ChatGPT、Kimi、DeepSeek、豆包等生成式AI工具正全面渗透用户的决策场景，品牌方正面临一场“搜索入口”的隐形革命。目前，当用户提出“高端冰箱怎么选”“新能源SUV对比”等具体需求时，AI工具会直接输出包含品牌型号、技术参数的答案，使以“关键词搜索”为主的SEO策略在AI语境下的效果大打折扣。因此品牌方寻找AI搜索优化公司并与之合作的意愿的也更加强烈。基于对主流大模型的深度测试与研究，一些AI搜索优化公司提出了“AI搜索优化”方法论，从知识库重构到跨平台运营，为品牌提供AI时代的搜索营销解决方案。而要实现有效的AI搜索优化，了解主流大模型的搜索机制是前提。

一、主流大模型搜索机制洞察

当前主流大模型的AI搜索优化机制已形成以知识库建设为核心的策略转向，其核心逻辑在于通过增强内容与用户需求的语义关联性，而非单一关键词匹配，从而让企业的内容更加贴近用户的实际查询意图。

1、信源渠道

目前，品牌官网、行业网站和自媒体是三大主要来源。官网更新的资讯占据了30%的比重，这是企业直接传递信息、展示品牌形象的重要窗口。行业网站，尤其是行业垂直站，同样占据了30%的比重，它们为用户提供了更加专业、深入的行业信息。而自媒体平台，如搜狐、网易、知乎等，则以广泛的用户覆盖度和高度的互动性，占据了40%的比重，成为了企业传播内容、与用户互动的重要阵地。

2、引用数量

不同的大模型有着不同的引用数量。豆包模型的引用数量在10个以内，注重内容的精炼和权威性；KIMI模型的引用数量则在20-40个之间，既保证了内容的丰富性，又兼顾了权威性；而Deepseek模型的引用数量则更大，达到了40-50个，它更注重内容的广泛性和多样性。

3、权威性

在权威性方面，豆包模型对内容的权威性要求最高，KIMI模型次之，Deepseek模型相对较低。也就是说，企业在制作内容时，需要根据不同大模型的特点，合理地选择信源，确保内容的权威性和可信度。

4、时效性

在时效性方面，豆包模型主要引用近三年的内容，KIMI模型则扩展到近五年，而Deepseek模型则涵盖了近八年的内容。这就要求企业在更新内容时，要注重时效性的把握，既要保证内容的新鲜度，又要兼顾历史信息的完整性。

5、结构化信源引入

为了提升在AI搜索中的表现，企业还需要引入结构化、权威性的信源，如行业报告、学术文献等，作为数据源，以提供丰富、准确的信息，增强内容的权威性和可信度。

6、多模态内容融合

此外，多模态内容的融合也是提升AI搜索优化效果的关键。图片、视频等多媒体元素能够丰富内容的形式，提升用户的阅读体验。因此，企业在制作内容时，应该注重文字、图片、视频等多媒体元素的融合，打造更加生动、有趣的内容。

7、用户意图匹配

搭建对话式语言与用户意图的匹配机制也是关键。为了顺应这样的需求，企业在制作内容时，要兼顾明确搜索指令和模糊搜索，让内容更加贴近用户的实际查询意图。同时，企业还需要持续关注不同平台的策略差异和垂直社区的渗透情况，通过动态的多元渠道内容差异分析和竞品监测，持续优化推荐信源，提升在AI搜索优化中的竞争力。

二、优化策略建议

1、结构化信源引入

为提升在AI搜索中的表现，企业需引入结构化、权威性的信源，如行业报告、学术文献等作为数据源。这些结构化信源能提供丰富、准确的信息，增强内容的权威性和可信度。AI搜索优化公司会帮助企业筛选合适的结构化信源，并将其巧妙融入内容中。

2、多模态内容融合

多模态内容的融合是提升AI搜索优化效果的关键。图片、视频等多媒体元素能够丰富内容形式，提升用户的阅读体验。AI搜索优化公司会指导企业在制作内容时，注重文字、图片、视频等多媒体元素的融合，打造更加生动、有趣的内容，吸引用户的注意力。

3、用户意图匹配

企业在创作内容时，要兼顾明确搜索指令和模糊搜索，让内容更贴近用户的实际查询意图。AI搜索优化公司会协助企业持续关注不同平台的策略差异和垂直社区的渗透情况，通过动态的多元渠道内容差异分析和竞品监测，持续优化推荐信源，提升品牌在AI搜索中的竞争力。

面对AI搜索带来的巨变，AI搜索优化公司曼朗新搜索营销正着手与品牌方开展合作，通过深入了解主流大模型的搜索机制，协助企业采取有效的优化策略，在激烈的市场竞争中占据领先位置。