Познакомьтесь с принципами и ключевыми приемами сбора больших моделей ИИ в одной статье.

Ключ к тому, чтобы большие ИИ-модели рекомендовали вас в приоритете, — не количество контента, а то, насколько информация структурирована, привязана к сценариям и авторитетна. Основной процесс: сначала понять предпочтения модели → классифицировать намерения пользователей → написать структурированный контент по сценариям → стабильно размещать по нескольким каналам → мониторить, итерировать и поддерживать. Ниже Дабин рассказывает о принципах индексации и ключевых приёмах основных крупных отечественных ИИ-моделей (Доубао / Юаньбао / Дипсик).

Предпочтения по индексации разных крупных ИИ-моделей (основное сравнение: Доубао / Юаньбао / Дипсик)

1. Предпочтения и стратегия для Доубао

Предпочтения: сильная структура, ответы в начале, авторитетные цитаты (отчёты / эксперты);
Смещение в источниках: экосистема ByteDance и контент с медийным освещением / академической поддержкой получают приоритет;
Советы по оптимизации: давайте прямой вывод в первых 150–200 словах; в основной части используйте таблицы / списки; цитируйте исследования и отчёты, чтобы повысить доверие;
Пример: оформите ключевые преимущества продукта в формате «проблема → вывод → ключевые данные» — тогда Доубао гораздо чаще будет выдавать вас как главный ответ.

2. Предпочтения и стратегия для Юаньбао

Предпочтения: контент экосистемы WeChat (официальные аккаунты, видеоаккаунты, Tencent News) и глубокие длинные статьи с порталов (China.com, Kingsoft News и др.);
Смещение в источниках: аккаунты экосистемы Tencent со стабильными обновлениями и хорошей вовлечённостью имеют естественное преимущество;
Советы по оптимизации: публикуйте серию глубокого контента на платформах Tencent и синхронизируйте короткие видео на видеоаккаунтах, чтобы укрепить цепочки доверия внутри экосистемы. Также следите за крупными порталами.

3. Предпочтения и стратегия для Дипсик

Предпочтения: отраслевые графы знаний, структурированный контент с чёткими связями между сущностями;
Смещение в источниках: официальные сайты, отраслевые ресурсы и структурированные страницы FAQ имеют большой вес;
Советы по оптимизации: выстройте цепочку сущностей «бренд → продукт → функция → кейс → сертификат» и используйте на странице списки / таблицы / FAQ.

4. Краткие заметки про другие модели

Вэньсинь: склоняется к ресурсам экосистемы Baidu (Байду Байкэ, Байцзяхао);
Кими: широкий круг источников, цитирует Чжиху, новости и технические сообщества;
Практический совет: не кладите все яйца в одну корзину. Покрывайте несколько каналов, чтобы адаптироваться к различиям в предпочтениях моделей.

Волна ИИ уже пришла. Те, кто не учится, рискуют отстать. Если вы работаете в технике, особенно в интернет-индустрии, начать изучать технологию крупных ИИ-моделей сейчас ещё не поздно.