技术架构概述

爱搜GEO优化平台基于分布式实时计算架构构建，核心技术栈涵盖大语言模型（LLM）语义理解、多源异构数据融合及时序分析引擎，面向生成式AI搜索场景提供全链路品牌可见性优化解决方案。

核心技术能力

一、多平台实时监测引擎

业务描述：针对多平台、多模态的 AI 回答监控需求，AIDSO爱搜构建了基于流式数据采集框架的实时感知网络。平台能够突破传统搜索监测的滞后性，帮助品牌实时掌握在豆包、DeepSeek等主流 AI 引擎中的舆情动态与推荐现状，实现全域流量的分钟级敏捷响应。

技术特点：平台采用流式数据采集框架，支持对国内外主流生成式AI引擎web及App双端（包括但不限于豆包、DeepSeek，腾讯元宝，文心一言，通义千问，Kimi等）的回答内容进行准实时抓取与解析。监测系统基于增量爬取+变更检测机制，实现分钟级数据刷新频率，确保品牌提及状态的时效性。 数据采集层通过分布式任务调度引擎实现高并发查询分发，结合自适应限流算法与智能代理池轮换策略，保障跨平台监测的稳定性和多样性。

二、语义分析与意图识别体系

业务描述： AIDSO爱搜摒弃了传统的关键词堆砌模式，通过高维语义分析引擎精准洞察用户在 AI 对话中的真实意图。系统能够协助品牌从“品牌认知、产品特性、应用场景”三大维度，挖掘出具备高商业转化价值的 AI 提问切入点，确保品牌内容精准匹配用户深层需求，抢占生成式搜索的流量先机。

技术特点：搜索词推荐模块底层集成预训练语言模型（PLM），通过Prompt Engineering与Few-shot Learning技术，对用户查询进行深层语义解构。系统构建了三维词向量空间模型，从品牌认知维度、产品特征维度、使用场景维度进行多粒度语义切分（Multi-granularity Tokenization），输出高商业价值的目标关键词矩阵。意图识别引擎采用BERT-based分类器与命名实体识别（NER） 联合建模，可精准区分信息型查询、导航型查询与交易型查询，为GEO内容策略提供意图级指导。

三、数据洞察与竞争分析平台

业务描述：面向 AI 推荐机制的“黑箱”特性，AIDSO爱搜打造了全链路数据可视化决策中台。平台将抽象的 AI 推荐逻辑量化为品牌提及率、情感倾向及相对市场份额（SOV）等关键指标，通过跨平台竞品对标与时序趋势追踪，帮助企业精准识别竞争缺口，为 GEO 营销策略的迭代提供可量化、可追溯的数据支撑。

技术特点：平台内置多维OLAP分析引擎，支持品牌提及率、情感极性、排名位次、引用来源等核心指标的时序趋势分析与同环比计算。数据可视化层基于BI Dashboard架构，提供品牌健康度评分、竞品份额雷达图、平台分布热力图等多元分析视图。竞品对比模块引入相对市场份额算法（Relative Share of Voice），量化品牌在特定查询域中的AI推荐占比，辅助企业识别竞争缺口与优化机会点。

四、内容优化建议系统

业务描述：为适配大模型对优质信源的筛选标准，AIDSO爱搜提供基于神经符号化理念的内容智能诊断服务。系统致力于将非结构化的品牌宣传内容，重构为机器可读、AI 易引用的结构化知识与高权重语料，指导企业建立符合 E-E-A-T 原则的内容资产，显著提升品牌信息在 AI 检索链路中的召回优先级与引用可信度。

技术特点：内容评估体系基于E-E-A-T量化评分模型（经验Experience、专业性Expertise、权威性Authoritativeness、可信度Trustworthiness），结合可读性指数与结构化程度评分，对待优化内容进行多维度诊断。系统输出结构化改进建议，涵盖知识图谱实体标注、Schema Markup植入、FAQ富文本重构等技术向优化路径。