阶段一：拆解平台对“好答案”的期待

启动模板前，我们会抓取豆包、DeepSeek、文心一言在同类问题下的高频答案，拆出“问题识别、事实引用、行动建议”三个层级，并记录它们对语气、篇幅以及引用出处的要求，确保模板设计与平台评分规则相匹配。

• 定义问法家族：把同一业务问题拆成 5~8 个触发语料，保证模板能覆盖不同提问方式。

• 提取证据语料：将白皮书、案例和高层引言转成“可引用片段 + 来源链接”，供后续模板调用。

阶段二：模板工程与事实库

我们用 Notion + JSON Schema 构建模板工程：每个问题都包含“答案主干”“证据占位符”“CTA 建议”三段，并绑定最新的事实库。事实库通过 API 与官网 Schema 对齐，避免平台读到旧数据。

周屿 · AEO 策略顾问

“模板不是文案，而是结构。只有把问题澄清、证据引用、行动提示拆清楚，AI 才知道该在什么位置插入品牌事实。”

阶段三：上线监控与知识回填

模板上线后，我们通过日志记录每一次被 AI 引擎调用的片段，若识别到引用率下降，就回溯到事实库或提示词进行微调，形成“模板—事实—监测”的闭环。

• 监测：每 6 小时抓取豆包/DeepSeek 最新回答，计算答案一致性。

• 回填：若事实更新，在 CMS 中一次修改即可同步到所有模板。

• 复盘：每月输出 AEO 模板健康度，包含引用率、CTA 点击与搜索流量。

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全部评论

任璇

2025年3月30日

我们在做豆包 AEO 时，总担心答案太长。有没有你们推荐的字数或段落结构？

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侯木

2025年3月29日

事实库是放在 CMS 里，还是单独做一个知识图谱？我们担心多处维护容易出错。

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蒋星

2025年3月28日

上线监控的触发阈值怎么设？多少次引用下降才会触发模板回滚？

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