效果8继续提问、效果9查看网页来源，还有这些要点需关注

效果8：继续提问

效果9：查看网页来源

8.1 效果1：思考过程参考（见图位置1）

在询问过程中，点点会提出确定位置的需求，用户只需轻触按钮即可迅速进入设置定位界面。

8.2 效果2：提示词，命令词（见图位置2）

效果2：显示您所输入的提示词或命令词。

8.3效果3：思考过程参考（见图位置3）

在监控AI搜索活动时，一旦遭遇下列情况，必须对根本原因进行详尽剖析，并据此实施针对性的应对策略。在AI进行推理时——它已经独立构建了多种问题解答的模板——不论选用哪一种模板进行推演，都能够从中筛选出有用信息，进而产生我们所期待的计算结果。

需特别关注以下几点：

① 确保显示的内容逻辑正确无误

② 避免出现错误的内容逻辑

③ 排除陈旧的历史内容，确保信息的时效性

务必保证需要强调的核心内容（例如产品配料、优势特点等）得以精确展现。

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⑥ 在AB品牌对比中，若结果显示A不如B，需进一步分析原因

在比较AB两种产品时，一旦发现A产品性能不及B产品，就必须进行详尽的分析。

在对比AB双方的口碑时，若调查结果显示A的声誉不及B，就必须深入探究背后的原因，并据此进行相应的改进措施。

在进行AB推荐对比时，若对B的推荐倾向性更强，就必须对推荐算法进行评估和相应的调整。

在引用AI生成内容时，若所依据的资料缺乏相关自述信息，必须对其进行补充和详尽说明。

在推理分析中，若自身元素（诸如品牌、产品等）未被充分展现，则应当对推理方法进行相应的调整。

在AI生成的解决方案里，若该方案中缺少或未包含自身的相关内容，就必须对其进行调整与完善。

在AI的总结方案中，若自身信息未被包含或提及，则必须进行相应的补充与修改。

在AI进行推理时，如果自身特征没有得到充分展现，就必须对引导策略进行相应的调整，以此来保证推理结果的准确性。

仅凭内容的堆积和大规模的宣传并不能带来神奇的效果（注意：这是一种错误观念）。

8.4 效果4：问题总结（见图位置5）

这一环节涉及我们在搞清楚问题、进行逻辑推理的基础上，对问题焦点进行界定和确认，并据此提供答案。若该环节的内容存在误差或偏离核心议题，那么得出的结论很可能并非你所期望的。

注意机制，亦称AM，系人工智能神经网络领域的一项技术，其运作原理模拟了人类在认知过程中对注意力的运用。通过提升输入数据特定部分的重要性，同时降低其他部分的重要性（以输入ABC数据为例，增大A的比重，减小B的比重，C的比重保持稳定），注意力机制使得网络能更专注于数据中的关键要素。具体哪些要素更为关键，需依据具体语境进行判断。

8.5 效果5：输出解决方案（见图位置5）

输出答案和解决方案有四种方式：

① 输出客观答案和方案，其中会提及ABC品牌的相关信息。

提供客观的答案与建议，既会阐述ABC产品的优势，亦会提及其存在的缺陷。

提供准确无误的答案及解决方案，同时保证涉及ABC的相关内容是最新的、最精确的。

提供具有针对性的解答和计划，专门解决A面临的具体问题，并呈现A所期待的准确答案。

8.6 效果6：品牌引导反馈（见图位置6）

引导用户采取AI推荐的品牌。

复制按键（标识1）的功能是对输出的答案与解决方案进行直接应用，并且会实施相应的权重评估。

点击分享按钮（编号2），可将内容进行传播，实现转发，从而提升其被更多人看到的几率。

不青睐按钮（编号3）：在下次激活相关问题时，思维流程将展开新的思考与推演，旨在寻求准确的解答。

8.7 效果7：品牌引导（标记7）：

根据用户提出的问题以及AI生成的回应，系统将推荐三至三个问题，供用户挑选，以此来延长对话时长并丰富对话内容。

8.8 效果8：继续提问（见图位置8）

效果8：提供对话输入框，用户可自行提问。

8.9 效果9：查看网页来源（见图位置9）

用户可以依据点点提供的答案，查阅网页出处，以此提升对点点信息可靠性的信任感。

PART

04

关键点 &原理

场景化搜索服务聚焦于日常生活领域，对平台内用户生成内容以及全网数据进行融合，精准呈现美食、旅游、购物等方面的答案，并支持图文与语音等多种交互模式。

技术框架采用珠玑级大模型，融合自然语言处理和机器学习技术，对用户行为进行深入分析以优化搜索算法，并借鉴携程、大众点评等外部资源，从而提升搜索功能的实用性。

交互创新功能使得答案能够通过文字或图片链接进行跳转，方便用户进行深入探究，即“遇到不懂的地方就点击查看”，然而，这一功能在信息权威性方面尚显不足。

生态价值体现在：借助AI技术对用户搜索意向进行深入分析，进而促进用户生成内容的生产，进一步巩固平台作为“生活搜索引擎”的角色，同时为商家开辟了精准营销的途径。

面对挑战与争议，我们必须在工具的高效运用与社区和谐氛围之间取得平衡，同时解决信息更新速度慢和个性化服务不足的问题，并积极应对来自传统搜索引擎的激烈竞争。

PART

05

SEO优化落地

“原 理”

大模型赋能 > 开发者 > 服务用户

小红书AI点点通过整合“AI与UGC生态”两大元素，对搜索引擎优化（SEO）的运作原理进行了重新构建，并展现出以下三个创新的发展趋势：

1. 场景化知识图谱

依托社区庞大的用户生成内容，打造「本地生活决策模型」。当用户搜索「上海宠物友好咖啡馆」时，AI不仅提供店铺推荐，还整合天气状况、客流情况、用户真实评价等多维度动态信息，构建出「人均消费水平、停车指引、宠物相关政策」的决策参考框架，从而将传统的搜索引擎优化关键词匹配技术提升至基于场景的解决方案匹配。

2. 多模态搜索增强

支持对图片或语音进行提问，并借助视觉识别技术来解读用户的需求。比如，用户上传一张街头店铺的招牌，AI系统便能关联出「该店铺的热销产品、用户的评价和建议、附近同类店铺的推荐」等信息，从而构建起一个「识别、分析、拓展」的搜索流程，有效提高对长尾场景的覆盖能力。

3. AI反哺内容生态

通过研究热门搜索词汇（例如“春季野营指南”），我们可以反向引导用户生成内容（UGC）的创作趋势。商家可以融入“油性痘痘肌紧急处理”、“小户型空间整理”等具体场景的关键词，以此提高被人工智能系统识别的几率。此外，人工智能会将那些互动性强的笔记特点（例如产品评测、教程指引）转化为内容模板，从而构建起“用户搜索——AI学习——创作者优化”的积极反馈机制。

这种SEO策略打破了以往单纯的关键词堆砌方式，转而运用人工智能技术来洞察用户的真实需求，并将用户生成的内容经验进行整合，转化为有序的知识资产，从而在生活场景搜索这一领域构筑起了竞争的防线。

调研截止日期

调研截止日期

2024年12月

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