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股票配资的比如说今天主流的AI

昨天的单仁行，我们讲到了初创公司Profound，只做GEO一个业务就干到了1亿美元的估值。

大家也对这个公司比较好奇，但我知道，大家好奇的不是其实公司本身，是它背后的GEO，也就是AI搜索优化。

随着AI融入我们每个人生活的速度和普及度越来越广，很多企业也意识到，要想触达更广的用户，获得更多的生意机会，我们在追求传统搜索排名第一的同时，也要尽可能实现AI搜索的推荐第一，至少在前面。

我们内部也做了很多分析，判定在接下来的营销当中，企业如果想要触达更多的目标用户，提高自己的转化率，就必须要在自己的全域营销矩阵当中添加AI搜索的优化，核心就在于让品牌内容成为“AI答案的一部分”，让用户在跟AI对话的时候，能够把公司和产品直接展示在结果中。

当然，从我们开始推出和介绍单仁牛商的AI智排服务后，其实有大量的客户也在咨询，用什么方法能被AI收录呢？怎么在AI搜索中提高排名呢？

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尽管这是我们的独特产品，但在单仁行上，我们也不藏着掖着，尽可能把关键逻辑和核心权重跟大家一起探讨，传递价值，哪怕是自己去做AI搜索的优化，也能少踩点坑。

我们在跟很多客户进行交流的时候，大家普遍提到了一个问题：

“AI搜索也是在资料库和互联网上进行搜索，本质上还是在搜索各种文章数据，那我多发品牌文章，多介绍自己，是不是也能让AI收录和推荐呢？”

首先，我不能说这个方法是错的，毕竟穷举法也是方法嘛，但这就像买彩票一样，多买点彩票就一定能中吗？同一个号码买一万张就能中吗？

我们不要把AI搜索优化当成一个概率题，靠运气去碰，而是一个算法题，一道逻辑题。

比如说今天主流的AI，DeepSeek、元宝、豆包、kimi，它们各自的算法和推荐逻辑是什么样的？有没有区别呢？

它们在用户提问的时候，会去搜索哪些页面呢？

哪些平台，什么样的内容才会被AI搜索和收录呢？

即使AI能进行搜索和收录，怎么去判定它跟用户的提问强相关，从而让AI主动第一个推荐给用户呢？

这些问题都必须要考虑进去，而且，关键是我们要清楚AI进行信息检索与排序的流程是什么样的？

所以，下面就是干货了。

当我们向AI提出需求之后，AI就会进行实时搜索，这时候支持AI访问外部实时信息的核心技术框架叫做RAG（检索增强生成），就是它克服了AI模型自身训练数据的局限性。

那它怎么运作的呢？

我们可以把这个过程分为4个阶段：

一阶段、数据准备。系统会提前识别和储备外部内容，比如说各种网页、数据、文档，然后把它们转换为数值化的向量表示。

这个过程主要是识别和捕捉这些内容的关键词和语义内涵，存储在一个专门的向量数据库当中，然后建立索引，它就会根据语义相似度进行快速搜索。

二阶段、初步筛选。

当我们给AI提交了需求对话之后，AI就会把这段对话转换为一个向量，然后在向量数据库中进行搜索，找出在语义和关键词上最为接近的文本向量。

当然，这个过程，AI会尽可能广泛地捞取各种相关的向量。

接着就到了重要的三阶段、重新排序。

在初筛阶段检索到的所有文本向量都会进行二次评估，AI会对每个内容的相关性进行重新打分和排序。

打分标准非常多，包括关键词频率、语义匹配度、用户行为特征、点击率、页面停留时间、上下文特征、地理位置、查询时间、内容结构等等等等。

而且，为了优化最终的推荐结果，AI会采用非常精密的排序策略，比如成对排序提示（PRP），也就是对整个列表进行排序，AI自己会去思考“哪一个与用户的查询更相关？哪一个符合用户的精准需求？哪一个内容值得信赖？”

同时，因为AI具备主动学习的机制，它还会不断利用人类的反馈和互动来校准推荐答案的相关性概率，一直到AI把它觉得最相关的内容推到列表顶端，确保在生成答案之前，AI能够接触到质量最高、相关性最强的上下文信息。

四阶段、生成。经过重新排序后，是不是就会展示AI认为排名最高的内容了？

并不是，排名最高的内容还要跟用户的原始提问相结合，形成一个新的“增强型提示”。

这个提示词再送到核心的大模型，让AI深度融合外部检索到的信息进行最终的生成，确保最终的回答流畅、自然，有据可依，让用户能够信任。

所以，影响推荐的核心权重不仅多，而且是一个动态的标准，它会根据语义相似度与模型架构偏好进行调整。

尽管单仁牛商之前也跟清华大学的团队合作研究了文思子牙专业营销AI系统，积攒了大量的AI研发经验，但我们在研发AI智排的过程中还进行了更深入的研究。

我们把单仁牛商过去19年的互联网营销培训的研究成果，以及企业实战案例，各大平台优化规则做了整合和训练，确保AI搜索优化的效果。

比如说，我们会生成具备经验（Experience）、专业（Expertise）、权威（Authoritativeness）和可信（Trustworthiness）的高质量内容。

经验是什么？

就是品牌是不是具备相关的经营经验、成绩以及完整解决方案，就像我们经常会强调，单仁牛商从事互联网营销培训19年，有超过二十万企业在我们帮助下打开了互联网营销的大门。

专业是什么？

就是AI会检查你的内容是不是领域专家的产出，见解是不是足够专业，能不能帮助到用户？

权威是什么？企业的品牌、网站是不是被行业广泛认可？具不具备一定的知名度，有没有得到权威机构背书？

可信是什么？

就是AI会检查内容能不能经得起验证，有没有错误或者是营销诱导？

我们在具备这些特征的同时，还会对每个AI模型进行针对性调整。比如说为推理而生的DeepSeek，它会给那些逻辑清晰、包含明确步骤的内容更高的权重，因为这些内容能够帮助它构建推理链。Kimi能够整合长文本进行优化，它就会偏爱那些全面、来源权威的内容，因为这些内容能提供丰富的整合原料。豆包本身脱胎于推荐引擎，加上字节的短视频，它就会更倾向于那些在格式和内容上更贴近自然对话、隐含用户参与度高的内容。

同时，我们会针对AI算法逻辑进行语义的调整和匹配。

过去在传统优化当中，很多人喜欢堆砌大量的关键词来提高权重，但AI更讲究逻辑，为什么这个关键词跟你有关？你做了什么呢？

我们就会分析跟企业强相关的关键词，然后去拆解这个词的词义，也就是这个词在AI向量数据库中的语义内涵，同时，分析用户在提到这个词的时候，他的提问场景和对话是什么？

然后，我们通过自然语言去覆盖相关的概念，用一套完整的逻辑结构去打磨内容，比如说我是谁？我做什么？我的解决方案是什么？我的客户案例是什么？我的背书有哪些？包括我的客户是什么样的行业，什么样的对象？

这就是AI希望看到的完整内容。

同时，AI在搜索和生成答案的过程中，还会去深度解析用户的身份，提问的潜在需求，分辨用户需要的是什么？

就像当我去问“企业全域营销培训哪家机构更好”，AI不是急着找答案，而是去分析提问者的角色，我的需求究竟是什么？

那么，我们的优化也会针对性覆盖这些隐性的用户维度，特别是用户没有直接表达的深层需求。

当然，更重要的是结果，我们针对AI搜索优化专门做了检测表，可以直观看到哪些关键词被AI收录，成为了推荐答案。

目前我们在AI的连网搜索中，可以做到两周内出结果，让企业上榜AI推荐，4个月持续喂养还能保留更好的结果。

在AI的深度思考中，因为无法实时联网搜索，AI会定期更新自己的数据库，我们就通过大模型训练结果3-4个月，同时自动检测验证结果，在AI更新之后被收录进数据库，成为推荐答案。

今天，一切生意的本质都是流量，AI搜索带来的是新一波的流量机会，同时，一切生意的基础又是信任，我们除了让客户信任之外，今天更要让AI信任，从而去更好的赢得客户的信任，最终让大家有更高质量的商业流量。