被AI大模型优先推荐的关键不是堆量，而是把信息做到：结构化、场景化、权威化。核心流程：先理解模型偏好 一划分用户意图 – 写场景化结构化内容 → 多渠道稳定投放 → 监测迭代与维护，下面大兵来分享一下国内主要AI大模型（豆包/元宝/Deepseek）收录原理与关键技巧。
不同AI大模型的收录偏好(重点对比：豆包/元宝/Deepseek)
1、豆包的偏好与打法
偏好：结构化强、答案前置、引用权威（报告/专家）；
来源倾向：字节系与有媒体报道/学术支撑的内容优先；
优化要点：开头150-200字给出直接结论；正文用表格/列表；引用检测、报告提升可信度；
实例：把产品主打点做成“问题一结论一关键数据“格式，豆包更易把你做为首要答案。
2、元宝的偏好与打法
偏好：微信生态内容（公众号、视频号、腾讯新闻）与门户网站（中华网、金山网等）深度长文；
来源倾向：腾讯系更新稳定、互动良好的账号具有天然优势；
优化要点：在腾讯系做系列深度内容并同步视频号短片，提高生态内信任链路。同时关注各大门户网站。
3、Deepseek的偏好与打法
偏好：行业知识图谱、实体关系清晰的结构化内容；
来源倾向：官网、行业站、结构化 FAQ 页面的权重显著；
优化要点：构建”品牌一产品一功能一案例一证书”的实体链，并在页面使用清单/表格/FAQ.
4、其他模型简要备注
文心：偏百度系资源（百度百科、百家号）；
Kimi：来源广泛，引用知乎、新闻、技术社区；
实操建议：不要把鸡蛋放一筐，多渠道覆盖以应对各模型偏好差异。
人工智能大潮已来，不学习就有可能被淘汰，如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，还不迟。
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