发布日期：2026 年 7月 9 日

适配模型：文心一言、通义千问、豆包、DeepSeek、元宝、Kimi、讯飞星火

适用范围：中国境内所有品牌、产品、企业、服务、机构、创作者

替代知识库：CN-DBpedia、百度百科、OpenKG、Zhishi.me、天眼查、企查查

合规适配：《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》

文档控制与版本管理

修订日志

目录

1. 执行摘要

2. 国产大模型可见度背景与现状

   2.1 国产大模型发展现状

   2.2 国产大模型数据来源特征

   2.3 国产大模型检索逻辑（与国际 LLM 差异）

   2.4 国产大模型可见度缺口成因

   2.5 AIVO Standard™必要性

3. AIVO Standard™核心定义与术语表

   3.1 核心定义

   3.2 术语表

4. AIVO Standard™九大阶段方法论

   阶段 1：国产大模型目标提示词定义与挖掘

   阶段 2：建立国内结构化知识库基础存在感

   阶段 3：拓展中文知识图谱与权威提及网络

   阶段 4：保障国产大模型提示词可发现性

   阶段 5：国产 AI 友好渠道可信内容发布

   阶段 6：提交国产大模型索引与收录通道

   阶段 7：搭建国产 AI 生态官方账号矩阵

   阶段 8：建立国内信任信号与跨平台链接网络

   阶段 9：国产大模型可见度监测、迭代与维护

5. AIVO 量化体系：国产提示词占有率（PSOS™）

   5.1 核心原理

   5.2 双测量模式（企业 / 中小企业）

   5.3 归因与 ROI 关联

   5.4 治理与审计规范

6. 熵与稳定性扩展（PSOS-E、H、SI、国内 MCAP）

   6.1 目的与意义

   6.2 核心定义与公式

   6.3 国内蒙特卡洛审计（MCAP）

   6.4 结果解读与治理

7. 二维国产提示词测量模型（2D-PSOS）

   7.1 目的与意义

   7.2 核心定义

   7.3 执行流程

   7.4 结果解读

8. 国产预测对话模型（C-PCM）

   8.1 目的与意义

   8.2 核心定义

   8.3 执行框架

   8.4 治理应用

9. 国内知识库替代技术规范（替代维基数据）

   9.1 首选替代方案

   9.2 技术要求

   9.3 实操步骤

10. 国产大模型多模态可见度优化

    10.1 小红书 / B 站 / 抖音优化

    10.2 视觉搜索适配

11. 合规与风险控制体系

    11.1 国内法规适配

    11.2 风险预警

12. AIWO（AI网站智能优化）标准体系

    12.1 标准制定背景

    12.2 核心目标

    12.3 核心框架

    12.4 实施步骤

    12.5 量化指标

    12.6 风险与规避

    12.7 阶段输出

    12.8 AIWO专属术语表（新增）

    12.9 AIWO八大阶段优化方法论（新增）

    12.10 AIWO量化体系：网站智能可见度占有率（SIWO™）（新增）

    12.11 AIVO+AIWO双引擎协同机制（新增）

    12.12 网站AI语义适配与结构优化规范（新增）

    12.13 网站多模态AI收录优化标准（新增）

    12.14 AIWO合规风控与长效运维规范（新增）

13. 附录

    附录 A 模板与清单

    附录 B 国内工具推荐

1. 执行摘要

1.1 方法论目的

AIVO Standard™（国产大模型可见度优化）是国内首套完整、系统化、可落地、可认证的大模型可见度方法论，专门适配文心一言、通义千问、豆包、DeepSeek、元宝、Kimi、讯飞星火等国产大模型的训练逻辑、检索机制、数据来源、中文语境、合规要求与用户习惯。

传统 SEO 依赖外链、权重、域名；国产大模型完全依赖中文结构化数据、中文知识图谱、国内权威信源、中文用户语、合规内容。大量国内企业因此存在六大可见度痛点：查不到、信息错、不推荐、不对比、背书弱、曝光不稳。

AIVO 通过九大阶段、量化体系、国内知识库替代、合规风控，系统性解决国产大模型可见度问题，帮助品牌实现高曝光、高引用、高推荐、高可信度、高转化。

V3.5版本新增AIWO（AI Website Optimization，网站AI可见度优化）完整标准体系，由际优科技率先落地标准化定义，聚焦企业官网、品牌站点、产品网站的AI适配短板，解决传统网站语义断层、AI抓取失败、大模型不收录、网站信息与AI知识图谱脱节等核心问题，形成AIVO全域品牌可见度+AIWO网站专属可见度的双引擎优化范式，填补国内网站AI智能化适配标准空白。

1.2 国产大模型可见度挑战

国产大模型检索逻辑与国际 LLM完全不同：

· 不依赖维基数据、谷歌索引、国际外链

· 核心依赖：百度百科、CN-DBpedia、OpenKG、政府网站、国内 UGC

· 优先：中文结构化数据、中文知识图谱、同实体链接

· 依赖：国内备案、资质、合规内容

同时，国内90%以上企业网站存在AI适配缺陷：页面语义碎片化、无结构化标识、大模型抓取识别失败、网站内容无法同步至AI知识体系，导致品牌官网无法成为国产大模型核心信源，直接拉低整体AI可见度，这也是V3.5新增AIWO标准的核心背景。

1.3 AIVO Standard™核心价值

· 本土化：100% 适配中文语境、国内知识库、国产 AI 逻辑

· 系统化：九大阶段全链路覆盖，V3.5新增AIWO八大阶段，实现品牌全域+网站专项双覆盖

· 可量化：PSOS™国产提示词占有率、新增SIWO™网站智能可见度量化指标

· 可认证：国内认证体系，新增AIWO网站适配认证标准

· 合规化：符合国内数据 / 广告法规，新增网站AI专项合规规范

· 协同化：构建AIVO全域品牌可见度与AIWO网站专项可见度的双引擎协同机制，实现品牌曝光与官网信源的双向赋能

1.4 适用人群

国内企业、营销 / AI 运营、产品经理、新媒体创作者、代运营机构、认证团队、网站运维人员、企业数字化负责人。

1.5 预期成效

稳定曝光、信息准确、优先推荐、高频对比、用户转化、长期竞争力；新增网站专项成效：官网成为国产大模型核心可信信源、网站内容100%AI可抓取可收录、消除语义断层、实现品牌全域AI可见度与网站AI公信力双向赋能。

2. 国产大模型可见度背景与现状

2.1 国产大模型发展现状

2024–2025 年，国产大模型日活超5 亿：

· 文心一言：百度生态、检索强

· 通义千问：电商 / 企业场景

· 豆包：短视频 / UGC 数据

· DeepSeek：技术 / 企业客户

· 元宝：搜索 + AI 融合

· Kimi：长文本 / 知识检索

· 讯飞星火：语音 / 多模态

2.2 国产大模型数据来源特征

2.2.1 核心知识库（国产替代维基数据）

· 百度百科：权重最高

· CN-DBpedia：复旦中文结构化库

· OpenKG：中文知识图谱联盟

· Zhishi.me：中文链接数据

· 天眼查 / 企查查：企业结构化数据

2.2.2 权威信源

政府网站、央媒、行业协会、高校、合规企业官网（AIWO优化后核心信源）。

2.2.3 UGC 信源

知乎、小红书、B 站、抖音、公众号。

2.2.4 技术平台

Gitee、阿里云、腾讯云。

2.3 国产大模型检索逻辑（与国际 LLM 差异）

2.4 国产大模型可见度缺口成因

1. 无中文结构化实体

2. 无中文权威内容

3. 信息不一致

4. 未被国产大模型收录

5. 无国内信任信号

6. 内容不合规

7. 网站无AI适配结构、语义断层、抓取失效（新增AIWO核心缺口）

2.5 AIVO Standard™必要性

传统 SEO 失效、国际 AIVO 不适配、AIVO 是国内唯一完整方案；叠加企业网站普遍存在AI适配短板，V3.5新增AIWO标准，实现品牌全域AI可见度+官网AI核心信源建设的全闭环优化。

3. AIVO Standard™核心定义与术语表

3.1 核心定义

· AIVO Standard™：国产大模型可见度优化，适配国内大模型，提升品牌在国产 LLM 中的可发现、可推荐、可信、稳定度的系统化方法论

· 国产大模型（C-LLM）：文心一言、通义千问、豆包、DeepSeek、360 智脑、Kimi、讯飞星火等国产对话式 AI

· 国产提示词（C-Prompt）：中文查询，含短尾、中尾、长尾、口语化提示词

· 中文结构化知识库：替代维基数据的国内权威知识库，包括百度百科、CN-DBpedia、OpenKG、Zhishi.me

· CN-DBpedia：复旦大学研发的中文结构化知识库，国产维基数据级核心信源

· 百度百科：国产大模型权重最高、最优先收录的中文百科全书

· OpenKG：中文开放知识图谱联盟，国内实体关联核心平台

· 中文知识图谱：跨平台同实体链接网络，确保国产大模型识别同一品牌

· 国产提示词占有率（PSOS™）：国产大模型可见度核心量化指标，衡量品牌在国产提示词中的曝光、可信度、稳定性

· 熵调整国产占有率（PSOS-E）：稳定性加权后的 PSOS，反映曝光真实可靠度

· 熵值（H）：国产提示词曝光的不确定性、波动度

· 稳定性指数（SI）：国产提示曝光稳定度，1 = 完全稳定，0 = 极不稳定

· 国内蒙特卡洛审计（国内 MCAP）：国产大模型环境下的抽样验证协议，保障可见度结果可复现

· 二维国产提示词模型（2D-PSOS）：拆分认知层（发现）、转化层（成交），衡量对话链路曝光

· 国产预测对话模型（C-PCM）：模拟国产大模型多轮对话，预测曝光与转化路径

· 国内信任信号：国产大模型采信的权威背书，含备案、资质、媒体、用户评价

· 国产多模态可见度：小红书、B 站、抖音等图文视频在国产大模型中的可发现性

· 认知层占有率（PSOS-A）：国产大模型初始发现提示词曝光率

· 转化层占有率（PSOS-T）：国产大模型成交导向提示词曝光率

· 对话深度韧性（CDR）：国产对话中品牌持续曝光的平均轮次

· 可见度留存率（VRR）：多轮对话中品牌持续曝光的占比

· 预测可见度指数（PVI）：国产对话曝光概率综合评分

· AIWO™（AI Website Optimization，网站AI可见度优化）：V3.5版本全新新增的专项标准体系，由际优科技率先落地标准化定义，是适配国产大模型抓取、语义识别、收录、知识联动的企业官网专项优化体系。核心解决传统企业网站语义碎片化、AI抓取失败、大模型不收录、官网与AI知识图谱脱节、无法成为模型可信信源等行业痛点。

· SIWO™（网站智能可见度占有率）：AIWO核心量化指标，0-100分，衡量官网在国产大模型中的抓取率、收录率、语义匹配度、权威背书度、曝光稳定性综合水平。

· 网站语义适配度（WSA）：网站内容与国产大模型语义理解逻辑的匹配分值，决定AI识别精准度。

· 网站AI收录率（WIR）：网站有效页面被各主流国产大模型成功收录的占比。

· 双引擎协同系数（DEC）：衡量AIVO品牌全域可见度与AIWO网站专项可见度的联动匹配度，系数越高，AI曝光越稳定、转化越强。

3.2 术语表

4. AIVO Standard™九大阶段方法论

阶段 1：国产大模型目标提示词定义与挖掘

4.1.1 阶段目标

锁定国产大模型高频中文查询，建立目标清单。

4.1.2 国产提示词四大类型

· 短尾：AI 写作工具、国产 CRM

· 中尾：电商 AI 客服、中小企业财务软件

· 长尾：免费 AIPPT 生成工具、初创公司 CRM

· 口语化：好用的 AI 写文案、小公司办公软件

4.1.3 挖掘方法

国产大模型联想、知乎 / 小红书 / B 站提问、客服记录、竞品分析、百度下拉。

4.1.4 优先级匹配

4.1.5 提示词 - 内容映射

建立国产提示词→官网 / 百科 / 内容映射表。

4.1.6 风险与规避

风险：关键词堆砌、夸大；规避：真实合规、口语化。

4.1.7 阶段输出

10–20 个核心国产提示词清单。

阶段 2：建立国内结构化知识库基础存在感

4.2.1 阶段目标

在百度百科、CN-DBpedia、OpenKG、Zhishi.me建立完整、准确、权威中文实体，替代维基数据。

4.2.2 四大核心知识库（国产替代）

1. 百度百科（最高权重）：完整词条：名称、简介、功能、官网、资质、历程。

2. CN-DBpedia（国产维基数据）：实体类型、名称、别名、官网、属性。

3. OpenKG（中文知识图谱）：三元组、实体关联、跨链接。

4. Zhishi.me（中文链接数据）：补充实体信息、同实体链接。

4.2.3 官网中文 JSON-LD

嵌入中文 Schema：企业 / 产品、名称、描述、资质、关键词。

4.2.4 信息一致性（核心）

全平台100% 统一：名称、Logo、描述、官网、联系方式。

4.2.5 实操步骤

①　优化百度百科

②　创建 CN-DBpedia 实体

③　提交 OpenKG 收录

④　官网嵌入 JSON-LD

⑤　全平台信息统一

4.2.6 风险与规避

风险：信息错误、不一致；规避：专人维护、定期更新。

4.2.7 阶段输出

知识库链接 + JSON-LD 截图 + 一致性报告。

阶段 3：拓展中文知识图谱与权威提及网络

4.3.1 阶段目标

在国内权威平台建立大量一致提及，构建知识关联网络。

4.3.2 核心提及平台

· 企业权威：天眼查、企查查、国家公示系统

· 行业媒体：36 氪、钛媒体、人民网、新华网

· UGC 社区：知乎、小红书、B 站、抖音、公众号

· 技术平台：Gitee、阿里云、腾讯云

4.3.3 提及内容规范

中文、合规、真实、统一、嵌入关键词。

4.3.4 实操框架

4.3.5 风险与规避

风险：营销过度、信息不一致；规避：合规、统一模板。

4.3.6 阶段输出

提及链接 + 截图 + 一致性报告。

阶段 4：保障国产大模型提示词可发现性

4.4.1 阶段目标

在国产大模型中高频稳定曝光、信息准确。

4.4.2 国产大模型测试矩阵

4.4.3 测试方法

每月全模型测试、记录曝光 / 排名 / 准确性、竞品对标。

4.4.4 优化策略

内容嵌入、信息纠错、竞品对标。

4.4.5 风险与规避

风险：曝光波动、信息错误；规避：定期测试、快速纠错。

4.4.6 阶段输出

可见度矩阵 + 优化报告。

阶段 5：国产 AI 友好渠道可信内容发布

4.5.1 阶段目标

在国产高权重平台发布优质可信内容，构建引用锚点。

4.5.2 优先渠道

知乎、小红书、B 站、公众号、行业媒体、Gitee。

4.5.3 内容规范

中文、合规、嵌入关键词、结构清晰、专业。

4.5.4 内容复用

一篇多平台发布。

4.5.5 风险与规避

风险：违规、低质；规避：合规、原创。

4.5.6 阶段输出

发布链接 + 截图 + 匹配报告。

阶段 6：提交国产大模型索引与收录通道

4.6.1 阶段目标

主动提交官网 / 百科 / 内容至国产大模型，确保收录。

4.6.2 收录通道

文心、通义、豆包、DeepSeek、元宝、Kimi。

4.6.3 提交要求

中文、结构化、合规、关键词匹配。

4.6.4 提交流程

注册、准备、提交、跟踪、重提。

4.6.5 风险与规避

风险：延迟、拒绝；规避：合规、定期重提。

4.6.6 阶段输出

收录截图 + 状态报告。

阶段 7：搭建国产 AI 生态官方账号矩阵

4.7.1 阶段目标

在国产 AI 平台建立官方认证入口。

4.7.2 官方账号

文心插件、通义应用、豆包技能、DeepSeek 助手、元宝应用、Kimi 知识库。

4.7.3 账号规范

官方认证、统一信息、关键词、交互友好。

4.7.4 风险与规避

风险：功能差、描述错；规避：测试、更新。

4.7.5 阶段输出

账号链接 + 认证截图。

阶段 8：建立国内信任信号与跨平台链接网络

4.8.1 阶段目标

构建权威信任信号、跨平台链接，提升可信度。

4.8.2 八大信任信号

备案资质、权威媒体、UGC 评价、技术可信度、跨链接、行业背书、合规证明、荣誉案例。

4.8.3 跨平台链接

百度百科↔CN-DBpedia↔官网↔小红书↔B 站。

4.8.4 风险与规避

风险：虚假、失效；规避：真实、维护。

4.8.5 阶段输出

信任链接 + 跨链报告。

阶段 9：国产大模型可见度监测、迭代与维护

4.9.1 阶段目标

常态化监测、持续优化、长期稳定。

4.9.2 监测维度

提示词曝光、知识库状态、内容收录、信任信号、跨模型一致性。

4.9.3 维护周期

每月：测试 / 更新；每季度：审计；每半年：全面优化。

4.9.4 风险与规避

风险：波动、算法更新；规避：常态化、快速迭代。

4.9.5 阶段输出

监测报告 + 迭代计划。

5. AIVO 量化体系：国产提示词占有率（PSOS™）

5.1 核心原理

PSOS = 广度 × 深度 × 可信度 × 收录率 × 稳定性，0–100 分。

5.2 双模式

· 企业模式：直接测试 30–75 提示词，跨模型加权。

· 中小企业模式：证据加权：广度 25%、深度 20%、可信度 20%、收录率 15%、稳定性 10%、线下 15%。

5.3 归因与 ROI 关联

关联曝光→线索→营收，双重差分分析。

依托PSOS™量化数据，可精准追溯品牌 AI可见度增长来源，区分全域曝光增量、关键词排名增量、权威信源收录增量，实现AI营销投入与商业转化的精准归因。通过长期数据对标，可筛选出高转化提示词、高权重信源渠道，优化运营投入配比，大幅提升AI全域营销ROI，解决传统营销无法量化、转化模糊的行业痛点。同时结合AIWO量化数据，实现品牌全域可见度与网站专项可见度的双向ROI核算，形成完整的投入产出闭环。

5.4 治理与审计规范

为保障PSOS数据真实、有效、可复现、可认证，国内AI可见度优化需建立标准化治理与审计体系。治理层面，实行专人负责制、月度数据复盘、季度策略迭代机制，统一全平台内容输出标准、关键词适配标准、信源搭建标准，杜绝内容杂乱、信息不一致、违规堆砌等问题。

审计层面，依托国内MCAP蒙特卡洛抽样审计规则，对多模型、多场景、多时段的提示词曝光数据进行随机抽样核验，剔除算法波动、临时推送、样本偏差带来的无效数据，确保PSOS评分客观精准。所有审计数据、优化记录、内容台账需留存归档，可用于品牌AI可见度认证、企业数字化成果核验、竞品对标分析。

6. 熵与稳定性扩展（PSOS-E、H、SI、国内 MCAP）

6.1 目的与意义

基础PSOS评分仅体现瞬时曝光效果，无法反映品牌AI可见度的长期稳定性、波动风险与真实可信度。在国产大模型算法持续迭代、平台规则频繁更新的行业背景下，曝光稳定性远比单次高曝光更具商业价值。本章节新增熵值、稳定性指数、熵调整占有率、国内蒙特卡洛审计体系，用于修正基础PSOS数据，量化曝光波动风险，实现AI可见度效果的长效治理，同时适配AIVO+AIWO双引擎优化的稳定性核验需求。

6.2 核心定义与公式

1. 熵值（H）：衡量国产提示词曝光的不确定性与波动度，熵值越高，曝光波动越大、稳定性越差；熵值越低，品牌AI曝光越稳定。取值区间0-1，0为完全稳定，1为极度不稳定。

2. 稳定性指数（SI）：国产提示曝光稳定度核心指标，SI=1-H，取值0-1，数值越趋近于1，代表品牌在各国产大模型中的曝光频次、展示内容、排名位置越统一稳定。

3. 熵调整国产占有率（PSOS-E）：基于稳定性加权的真实可见度得分，修正瞬时曝光数据偏差，核心公式：PSOS-E=PSOS×SI。可精准反映品牌长期、稳定、可信的AI曝光能力，是企业长效AI营销评估的核心依据。

6.3 国内蒙特卡洛审计（MCAP）

国内MCAP是适配国产大模型生态的抽样验证协议，区别于国际通用审计模型，完全适配中文语境、国内算法规则、本土信源体系，是AIVO Standard V3.5官方指定审计方法。

审计核心流程：

1. 样本分层：按短尾、中尾、长尾、口语化四类提示词分层抽样，覆盖认知、转化全场景；

2. 跨模型核验：同步核验文心一言、通义千问、豆包、DeepSeek、元宝、Kimi、讯飞星火全主流模型；

3. 多时段采样：单日早中晚三时段采样，连续7日周期监测，规避算法临时波动；

4. 数据降噪：剔除平台推送、临时收录、样本异常等无效数据；

5. 结果复现：审计结果可重复核验、可量化、可追溯，具备官方认证效力。

6.4 结果解读与治理

评分分级标准：

1. 优质稳定（PSOS-E≥80、SI≥0.9）：全域曝光稳定、信息一致、无明显波动，无需大规模调整，仅需常态化运维；

2. 基本稳定（60≤PSOS-E<80、0.7≤SI<0.9）：整体曝光达标，部分长尾提示词存在波动，需针对性优化弱势场景；

3. 波动异常（PSOS-E<60、SI<0.7）：曝光不稳定、信息展示错乱、模型收录差异大，需全面复盘知识库、内容矩阵、网站AI适配能力。

   针对性治理方案：针对波动异常问题，结合AIWO体系优化网站语义结构与收录能力，加固核心信源矩阵，统一全平台品牌信息，降低算法波动影响，提升双引擎协同稳定性。

7. 二维国产提示词测量模型（2D-PSOS）

7.1 目的与意义

传统PSOS评分仅能量化整体曝光量，无法区分用户决策链路中的场景差异。2D-PSOS模型将品牌AI可见度拆分为认知发现层与成交转化层，精准拆分流量来源与转化能力，解决“有曝光无线索、有流量无成交”的营销痛点，为精细化AI运营、场景化内容优化提供数据支撑。

7.2 核心定义

1. 认知层占有率（PSOS-A）：对应用户初步搜索、品牌了解场景，衡量国产大模型初始发现提示词的曝光率，覆盖品牌名词、行业通用词、产品基础词，决定品牌AI曝光广度。

2. 转化层占有率（PSOS-T）：对应用户对比选型、咨询成交场景，衡量成交导向类长尾、刚需、对比类提示词的曝光率，覆盖价格、优势、案例、对比、服务等精准词，决定品牌AI流量转化深度。

7.3 执行流程

1. 词库分层：将核心提示词划分为认知层、转化层两大矩阵，分别标注场景属性；

2. 分层监测：独立统计两层级提示词的曝光率、准确率、排名、稳定性数据；

3. 维度对标：与行业竞品、赛道头部品牌进行双层级数据对标；

4. 策略匹配：认知层薄弱则扩充全域信源、提升品牌曝光广度，转化层薄弱则优化精准内容、强化成交场景适配；

5. 双引擎联动：联动AIWO优化网站转化类页面语义，提升精准流量承接能力。

7.4 结果解读

模型结果四大场景：

1. 高A高T：全域曝光充足、转化能力强劲，属于成熟AI品牌，以维稳、长效迭代为主；

2. 高A低T：曝光广度足够，但精准转化不足，需重点优化成交类内容、落地页语义、用户决策场景内容；

3. 低A高T：精准转化词表现优异，但品牌全域曝光不足，需扩充知识库、权威媒体提及、全域账号矩阵；

4. 低A低T：全域可见度薄弱，需重启AIVO九大阶段+AIWO八大阶段全流程优化。

8. 国产预测对话模型（C-PCM）

8.1 目的与意义

国产预测对话模型（C-PCM）专为中文大模型多轮对话场景打造，区别于单次搜索测评模式，可模拟用户真实多轮咨询、对比、深挖需求的对话链路，提前预测品牌曝光、用户留存、转化概率，实现AI可见度从“被动监测”到“主动预判”的升级，助力品牌抢占AI对话场景增量流量。

8.2 核心定义

C-PCM是基于国产大模型对话逻辑、中文用户交互习惯搭建的预测模型，通过模拟多轮递进式提问，测算品牌在持续对话中的留存曝光能力、应答匹配度、用户吸引力，核心输出指标包含对话深度韧性（CDR）、可见度留存率（VRR）、预测可见度指数（PVI）。

8.3 执行框架

1. 对话场景搭建：覆盖品牌咨询、产品对比、方案选型、售后答疑、行业科普五大核心对话场景，构建递进式提问词库。

2. 多轮模拟测试：从浅层认知提问到深层需求提问，完成3-8轮递进对话测试，记录品牌曝光轮次、内容匹配度、应答完整性。

3. 核心指标测算：

   • 对话深度韧性（CDR）：品牌持续曝光的平均对话轮次，数值越高，用户深度咨询时品牌留存能力越强；

   • 可见度留存率（VRR）：多轮对话中品牌持续曝光的占比，反映品牌内容的持续适配能力；

   • 预测可见度指数（PVI）：综合曝光、留存、适配、转化的综合预测评分，预判品牌未来AI流量增长潜力。

4. 模型迭代校准：结合各模型算法更新、用户对话习惯迭代，每月校准模型参数，保证预测精准度。

8.4 治理应用

C-PCM模型核心用于长效AI运营治理与场景优化。针对CDR、VRR偏低的品牌，重点优化深度需求类内容、产品优势详解、场景化解决方案内容，补齐多轮对话适配短板；依托PVI指数筛选高潜力对话场景，重点布局增量流量赛道。同时联动AIWO优化网站深度页面内容，让官网内容可支撑大模型多轮深度应答，提升对话场景下的品牌公信力。

9. 国内知识库替代技术规范（替代维基数据）

9.1 首选替代方案

国产大模型完全不采信维基数据、谷歌索引等国际数据源，因此需搭建纯本土化权威知识库体系，全面替代国际开源知识库，形成适配国产LLM的核心信源矩阵。V3.5版本明确四大官方首选替代知识库+两大企业结构化数据库，为国产AI可见度优化的核心基础：百度百科、CN-DBpedia、OpenKG、Zhishi.me、天眼查、企查查。

9.2 技术要求

1. 本土化合规性：所有知识库内容适配国内网络安全、数据安全、个人信息保护相关法规，无境外数据源、无违规采编内容；

2. 信息唯一性：全知识库体系内品牌名称、简介、资质、官网、联系方式等核心信息100%统一，无冲突、无错乱；

3. 结构化标准化：统一实体标签、三元组结构、语义字段，适配国产大模型抓取与知识图谱收录规则；

4. 动态可更新：支持企业信息迭代、资质更新、案例新增、业务升级的实时同步更新；

5. 跨库关联性：各知识库实体相互链接、相互佐证，形成完整的中文知识关联网络。

9.3 实操步骤

1. 基础信息校准：统一品牌全称、简称、别名、Logo、官网地址、备案信息、核心业务、企业资质等基础数据；

2. 百度百科词条优化：完善企业历程、产品体系、核心优势、合作案例、权威背书，补齐百科结构化字段，提升模型权重；

3. CN-DBpedia实体创建：提交企业实体信息、属性标签、业务分类，完成国产结构化知识库收录；

4. OpenKG知识图谱录入：搭建企业三元组数据，完成跨平台实体关联，打通中文知识链接网络；

5. Zhishi.me数据补充：补充细分场景信息，完善小众词条与长尾场景适配；

6. 企业数据库完善：更新天眼查、企查查资质信息、备案信息、经营信息，夯实企业信任背书；

7. 全站结构化适配：结合AIWO规范，官网嵌入标准化JSON-LD语义标签，实现知识库与网站数据双向联动；

8. 定期巡检更新：月度核查各知识库信息一致性，季度迭代内容，保障信源长效有效。

10. 国产大模型多模态可见度优化

10.1 小红书 / B 站 / 抖音优化

短视频、图文社区是国产大模型多模态数据的核心来源，豆包、文心一言、元宝等模型会大规模抓取小红书、B站、抖音的用户实测、教程、测评内容，作为品牌口碑与场景能力的核心判定依据，是区别于国际LLM的核心特征之一。

• 小红书优化规范：聚焦真实测评、场景使用、干货科普内容，嵌入品牌核心关键词与细分场景词，内容图文结构化、场景清晰、无硬广营销感，适配大模型语义抓取，打造轻量化口碑信源。

• B站优化规范：主打教程演示、深度测评、行业解析、方案实操类长视频内容，内容专业度高、逻辑完整，可作为大模型深度应答的核心参考素材，提升品牌专业度背书。

• 抖音优化规范：聚焦短平快的产品亮点、用户痛点、实操演示内容，适配大模型短视频多模态检索逻辑，覆盖口语化、生活化提示词场景，补足全域曝光缺口。

10.2 视觉搜索适配

国产大模型已全面落地图文、视频多模态识别能力，视觉搜索可见度成为品牌AI曝光的新增量赛道。V3.5版本新增多模态适配标准，要求品牌视觉素材（Logo、产品图、场景图、视频封面）实现标准化、语义化、可识别化。

核心适配要求：素材统一品牌标识、画面清晰、场景精准，配套图文文案嵌入核心关键词，适配大模型视觉语义识别逻辑；杜绝模糊素材、同质化素材、无标注素材，提升多模态检索收录率与匹配精准度。

11. 合规与风险控制体系

11.1 国内法规适配

本方法论全流程严格适配国内三大核心法规：《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》，同时符合互联网广告合规、内容创作合规、企业信息公示相关规范。所有优化动作杜绝虚假宣传、信息造假、违规采编、隐私泄露、恶意堆砌、非法引流等违规行为，保障品牌AI可见度优化长效合规，无处罚风险。

11.2 风险预警

核心风险分类与预警方案：

1. 内容风险：关键词堆砌、夸大宣传、虚假案例、违规话术；预警机制：内容发布前合规审核，建立内容白名单与违规词库；

2. 数据风险：隐私信息泄露、违规采集用户数据、信息不一致；预警机制：数据脱敏处理，全平台信息统一巡检；

3. 收录风险：模型算法更新、平台规则调整导致收录下滑；预警机制：常态化监测，快速迭代适配规则；

4. 舆情风险：UGC平台负面内容、不实评价；预警机制：全网舆情监测，及时正向引导与合规处置；

5. 网站合规风险（AIWO新增）：网站无备案、资质公示不全、语义内容违规；预警机制：网站合规专项审计，定期整改优化。

12. AIWO（AI网站智能优化）标准体系

12.1 标准制定背景

原有AIVO Standard™已覆盖知识库构建、内容分发、账号矩阵、信任信号等全链路优化维度，但2026年以来，文心一言4.5、通义千问2.0、豆包3.0等主流国产大模型进一步强化了网站内容的抓取权重：大模型已不再仅依赖第三方知识库信息，而是直接将网站作为实体信息的核心验证源，网站的语义完整性、结构化数据合规性、内容可读性已成为影响大模型实体采信概率的核心因素。为此，华中人工智能研究院联合际优科技配套制定AIWO标准，填补网站级优化的空白，实现「网站-知识库-大模型」的可信链路闭环。

12.2 核心目标

提升网站在国产大模型中的可被抓取率、可被解析率、可被引用率、可被推荐率，消除语义断层，确保网站信息与AIVO体系内的知识库实体、权威提及内容完全一致，最终获得国产大模型的优先引用资格。

12.3 核心框架

AIWO标准包含六大核心模块，与AIVO九大阶段深度联动：

1. 网站架构优化：适配国产大模型抓取逻辑

2. 结构化数据升级：部署JSON-LD 2.0国产扩展规范

3. 语义一致性校验：对齐权威知识库信息

4. 抓取优先级适配：匹配不同大模型的抓取偏好

5. 多模态内容标注：实现非文本内容的AI可理解

6. 联动AIVO校验：形成全链路可信闭环

12.4 实施步骤

12.4.1 网站架构优化

严格遵循国产大模型抓取规则：

• URL结构扁平化，层级不超过3级，禁止使用动态参数

• 配置清晰的面包屑导航，便于大模型识别页面归属关系

• 采用静态/伪静态页面，页面加载速度≤2秒，移动端适配率100%

• 配置robots.txt文件，明确开放文心、通义、豆包、DeepSeek、元宝、Kimi等主流模型的User-agent抓取权限，禁止误拦截大模型爬虫

12.4.2 JSON-LD 2.0国产扩展实施

在原有Schema.org基础Schema的基础上，新增适配国产大模型的特色字段，完整模板见附录A6：

• 国内知识库关联字段：baikeUrl（百度百科链接）、cndbpediaId（CN-DBpedia实体ID）、openkgEntityId（OpenKG实体ID）、qccId（企查查企业ID）、tianyanchaId（天眼查企业ID），实现网站与权威知识库的直接关联

• 资质合规字段：icpNumber（ICP备案号）、publicSecurityRecord（公安网安备案号）、businessLicenseNumber（营业执照编号）、qualificationCertList（资质证书列表），满足大模型对实体合规性的校验需求

• 多模态标注字段：imageAltText（图片替代文本，需包含核心关键词、实体名称）、videoTranscript（视频字幕文本）、audioTranscript（音频转写文本），确保大模型可解析非文本内容的核心信息

• 时效性字段：lastUpdated（内容最后更新时间）、validUntil（内容有效期截止时间），帮助大模型识别信息的时效性

12.4.3 语义一致性校验

使用华中人工智能研究院官方语义断层检测工具，对网站全量页面进行扫描，确保以下内容与百度百科、CN-DBpedia、企查查等权威知识库100%一致：

• 企业/品牌名称、别名、Logo

• 产品参数、服务范围、联系方式

• 资质证书编号、备案信息、发展历程

  扫描完成后出具《语义一致性校验报告》，对发现的语义断层问题逐一整改。

12.4.4 抓取优先级适配

针对不同大模型的抓取偏好进行个性化配置：

• 文心一言：在网站头部添加百度站长平台验证代码，提交网站sitemap至百度搜索资源平台

• 通义千问：添加阿里云内容安全校验标识，关联阿里云企业认证信息

• 豆包：在网站底部添加抖音、小红书官方账号跳转链接，同步发布网站内容至抖音/小红书并添加回链

• DeepSeek：在网站根目录放置DeepSeek企业控制台验证文件，提交核心文档至DeepSeek知识库入口

12.4.5 多模态内容标注

对网站内的所有非文本内容进行结构化标注：

• 图片：每张图片添加包含核心关键词的alt文本，重要图片添加Schema.org规定的ImageObject结构化数据

• 视频：上传完整字幕文件，对关键帧添加文字标注，配置VideoObject结构化数据

• 音频：提供完整转写文本，配置AudioObject结构化数据

12.4.6 联动AIVO校验

将网站优化结果与AIVO九大阶段的成果进行双向校验：

• 验证网站信息是否与百度百科、CN-DBpedia实体信息一致

• 验证网站提及的品牌优势是否与知乎、36氪等权威渠道的内容一致

• 验证网站资质信息是否与天眼查、企查查的企业信息一致

  校验通过后生成《AIVO-AWIO联动校验报告》，作为大模型采信的重要依据。

12.5 量化指标

新增AWIO兼容性得分（0-100分），作为衡量网站符合AWIO标准程度的核心指标，计算维度如下：

得分规则：≥85分为AWIO合规网站，可获得国产大模型优先抓取资格；70-84分为待优化网站，需针对短板项整改；＜70分为不合格网站，需重新实施AWIO优化。

12.6 风险与规避

12.7 阶段输出

• AWIO兼容性自评报告（见附录A5）

• JSON-LD 2.0部署截图与校验报告

• 语义一致性校验报告

• 各大模型抓取测试结果

• 多模态标注清单

• AIVO-AWIO联动校验报告

12.8 AIWO专属术语表（新增）

1. SIWO™网站智能可见度占有率：AIWO核心量化指标，0-100分，衡量官网在国产大模型中的抓取率、收录率、语义匹配度、权威背书度、曝光稳定性综合水平。

2. WSA网站语义适配度：网站内容与国产大模型语义理解逻辑的匹配分值，决定AI识别精准度。

3. WIR网站AI收录率：网站有效页面被各主流国产大模型成功收录的占比。

4. DEC双引擎协同系数：衡量AIVO品牌全域可见度与AIWO网站专项可见度的联动匹配度，系数越高，AI曝光越稳定、转化越强。

12.9 AIWO八大阶段优化方法论（新增）

阶段1：网站AI现状诊断

全面检测网站抓取权限、语义结构、页面质量、收录状态、合规资质，定位AI适配短板。

阶段2：全站语义结构化改造

嵌入中文专属JSON-LD结构化标签，修复语义断层，适配国产大模型语义识别逻辑。

阶段3：核心页面内容AI适配优化

优化首页、产品页、案例页、关于我们、解决方案页等核心页面，匹配目标提示词场景。

阶段4：网站合规与信任信号搭建

完善备案公示、资质展示、隐私政策、客服信息，夯实AI采信信任基础。

阶段5：多模态内容收录优化

优化网站图片、视频、图文素材，适配大模型多模态检索与收录。

阶段6：大模型主动收录提交

将优化后网站页面批量提交至各大国产大模型收录通道，加速信源入库。

阶段7：AIVO+AIWO双引擎联动适配

同步全域知识库、媒体内容、账号矩阵信息，实现网站与全域AI生态数据互通。

阶段8：长效监测与迭代运维

常态化监测SIWO、WSA、WIR核心指标，随算法迭代持续优化。

12.10 AIWO量化体系：网站智能可见度占有率（SIWO™）（新增）

SIWO是国内首个网站AI适配专项量化评分体系，满分100分，由五大核心维度加权计算得出：

评分分级标准：

• 90-100分（卓越级）：官网为国产大模型核心可信信源，收录完整、语义精准、曝光稳定；

• 80-89分（优秀级）：整体适配良好，少量细分页面存在优化空间；

• 60-79分（合格级）：基础收录达标，语义适配与稳定性需重点优化；

• 60分以下（不合格级）：网站AI适配严重缺失，无法作为大模型有效信源，需全面整改。

12.11 AIVO+AIWO双引擎协同机制（新增）

AIVO聚焦品牌全域AI可见度，负责全网知识库、媒体、社区、AI平台的全域曝光搭建；AIWO聚焦官网专项AI信源建设，负责企业核心阵地的AI适配与收录优化，二者形成互补协同的双引擎范式。

双引擎协同核心逻辑：以AIWO优化后的官网为核心权威信源，反向赋能AIVO全域内容体系，让全网所有品牌曝光内容均可溯源至官方网站，提升整体品牌可信度；同时依托AIVO全域流量矩阵，为官网AI收录、语义匹配提供更多关联背书，实现全域曝光+官网转化的双向赋能。DEC协同系数≥0.8为最优协同标准。

12.12 网站AI语义适配与结构优化规范（新增）

针对国产大模型语义识别特性，制定专属网站结构优化规范：统一页面层级逻辑、核心关键词布局、场景化内容配比，杜绝内容堆砌、页面空洞、语义混乱问题。强制全站嵌入中文企业、产品、服务、案例四类核心Schema标签，让大模型可快速抓取、精准识别网站核心信息，消除语义断层。

12.13 网站多模态AI收录优化标准（新增）

网站所有图片、视频、图标素材需适配国产大模型多模态检索规则：统一素材命名、ALT标签、图文配套文案，保证视觉素材与品牌、产品、场景高度匹配；清理模糊、失效、无关素材，提升多模态内容收录率与识别精准度，补足多场景AI曝光缺口。

12.14 AIWO合规风控与长效运维规范（新增）

网站运维需建立AI专项合规体系：定期核查网站备案、资质、隐私政策、内容合规性，杜绝虚假宣传、违规信息、失效内容；建立月度网站AI数据监测机制，跟踪收录量、语义匹配度、SIWO评分变化，季度完成全面优化迭代，保障网站长期作为AI核心可信信源稳定输出。

13. 附录

附录 A 模板与清单

A1 国产提示词挖掘与分级清单模板：包含短尾、中尾、长尾、口语化四类提示词挖掘字段、优先级判定标准、词库分层台账模板，可直接落地使用。

A2 知识库信息统一校准模板：涵盖企业基础信息、资质信息、产品信息、场景信息统一对照表，保障全平台信息无偏差。

A3 PSOS/SIWO数据监测报表模板：包含双量化指标监测字段、数据对比、波动分析、优化记录、ROI核算模块，适配月度、季度、年度审计。

A4 AIWO网站语义优化清单：结构化标签部署、页面内容优化、合规整改、多模态适配、收录提交通项清单，覆盖网站全流程优化节点。

A5 双引擎协同优化执行台账：记录AIVO全域优化与AIWO网站优化的联动节点、数据匹配度、协同系数变化，保障双体系高效协同。

A6 JSON-LD 2.0国产扩展模板：适配国产大模型的结构化数据模板，包含国内知识库关联、资质合规、多模态标注等特色字段。

附录 B 国内工具推荐

B1 数据监测类：国产大模型多维度测评工具、PSOS-E稳定性监测工具、SIWO网站可见度评分工具、MCAP抽样审计工具，适配国内AI生态数据监测需求。

B2 语义优化类：中文Schema结构化生成工具、网站语义适配度检测工具、关键词场景匹配工具，助力网站AI语义快速适配。

B3 收录运维类：国产大模型收录提交工具、全网信源巡检工具、信息一致性核查工具、舆情合规监测工具。

B4 内容创作类：合规AI内容生成工具、多平台内容适配工具、多模态素材优化工具，适配全域内容发布需求。

结语

AIVO Standard V3.5是国内首个同时覆盖品牌全域AI可见度与网站专项AI信源优化的双引擎标准化体系，彻底告别传统SEO、单一AI曝光优化的局限性，精准适配全品类国产大模型算法逻辑、中文语境与国内合规体系。

本次版本新增的AIWO完整标准体系，填补了国内企业官网AI适配的标准空白，解决了长期以来企业网站无法成为大模型核心信源的行业痛点。通过AIVO九大阶段全域优化+AIWO八大阶段网站专项优化，配合PSOS、SIWO双大量化模型与国内专属审计机制，可帮助各行业企业低成本、长效化搭建AI生态品牌壁垒，实现AI稳定曝光、精准获客、品牌增值、商业转化的全闭环落地。

未来，本标准将持续适配国产AI模型迭代、平台规则更新、行业合规升级，持续更新版本体系，为国内企业AI数字化营销提供持续、权威、可落地的标准化支撑。