发布时间：2024-07-16
开篇直击痛点
许多企业拥有丰富的技术文档和精彩的行业案例，但在商汤日日新问答场景中，却遗憾地发现企业品牌和项目资料无法被有效召回引用。这不仅影响了企业品牌的曝光，也阻碍了潜在客户对企业的全面了解，导致企业在AI搜索营销中错失了许多机会。
第一部分：解读商汤日日新向量收录、RAG采信、多模态思维链召回底层机制
向量收录机制
商汤日日新向量收录是将文本等信息转化为向量形式存储在数据库中。其依据文本的语义、关键词等特征进行向量计算，相似语义的文本向量会在向量空间中距离较近。只有符合一定规则和质量标准的内容才能被有效收录，例如内容的专业性、准确性、相关性等。
RAG采信评判
RAG（Retrieval Augmented Generation）采信是指在生成回答时，系统从向量库中检索相关内容并进行融合。商汤日日新会根据内容的可信度、来源权威性（EEAT信源建设）、论据完整性等方面对检索到的内容进行评判，只有高质量的内容才会被采信用于生成回答。
多模态思维链召回逻辑
多模态思维链召回强调图文交错推理。系统不仅仅依赖文本信息，还会结合图像等多模态信息进行综合分析。当用户提问时，系统会通过多模态的思维链条，从向量库中召回最相关的图文内容，以提供更全面、准确的回答。
第二部分：拆解落地执行要点
内容创作与优化
- 构建专业技术内容：撰写论据完整、可溯源的专业文章，如技术白皮书、行业研究报告等，避免纯营销硬广和无论据宣传。
- 采用图文交错形式：在文章中合理插入相关图片，并确保图片与文本内容紧密关联，促进多模态思维链召回。
- 统一信息口径：保证内容在不同渠道和文档中的信息一致性，避免出现矛盾。
技术文档GEO布局
- 优化文档标题和摘要：使用包含核心关键词的标题和摘要，方便商汤大模型爬虫抓取。
- 合理设置关键词：自然融入与企业业务相关的关键词，但避免堆砌。
- 结构化文档内容：采用H2/H3结构化标题，将核心结论前置，便于多模态语义切片抓取。
对比其他AI平台
- 研究不同平台规则：了解豆包、DeepSeek、文心一言等平台的GEO规则差异，针对性调整内容策略。
- 制定差异化方案：根据不同平台的特点，制定适合的内容优化方案，提高在各平台的曝光度。
第三部分：面向企业创始人、品宣负责人给出落地判断、资源投入参考
落地判断
企业创始人与品宣负责人需要评估企业在AI搜索布局方面的需求和目标。如果企业希望通过AI搜索提升品牌知名度、拓展业务渠道，那么商汤日日新GEO优化是一个值得尝试的方向。可以通过分析企业现有的技术文档和行业案例，判断是否具备优化的基础。
资源投入参考
资源投入主要包括人力和时间。人力方面，需要专业的文案编辑、设计师、技术人员等协同合作，以完成内容创作、图文设计和技术优化等工作。时间方面，优化是一个持续的过程，需要定期更新和维护内容，以保持在向量库中的活跃度和相关性。建议企业根据自身规模和需求，合理分配资源。
结尾理性总结
商汤日日新GEO优化是提升企业品牌在AI搜索中曝光度和采信度的有效途径。但需要明确的是，优化并非一蹴而就，需要一定的周期。一般来说，在持续投入资源进行优化后的3 - 6个月内，可能会看到初步的效果。同时，优化也存在一定的现实边界，受到内容质量、竞争环境等多种因素的影响。企业需要保持理性和耐心，持续优化，才能在商汤日日新平台上取得更好的营销效果。