AI 搜索有哪些不同的意图类别？试图理解用户行为
关于理解 AI 搜索中用户意图类别的社区讨论。真实见解，揭示意图在传统搜索与 ChatGPT、Perplexity 等 AI 平台之间的差异。
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Discussion
User Intent
+1
SJ
SEOAnalyst_Jordan
SEO 分析师
·
2025 年 12 月 13 日
我在传统 SEO 的搜索意图方面有经验：
- 信息型、导航型、交易型、商业型
但 AI 搜索感觉很不一样。人们会向 AI 提完整的问题，而不是关键词。他们期望获得会话式的答案。
我想要理解的是：
- AI 的意图类别是否不同？
- 如何分析 AI 查询的意图？
- 不同 AI 意图下内容结构是否需要改变？
- 当 AI 查询如此多样时，如何按意图优化？
感觉我的传统意图分析技能需要更新了。
10 comments
10 条评论
AE
AIIntent_Expert
专家
AI 搜索策略师
·
2025 年 12 月 13 日你说得对——AI 意图确实不同。以下是我更新后的框架：
AI 查询意图类别：
| 意图 | 用户目标 | 示例查询 | 内容需求 |
|---|---|---|---|
| 解释 | 理解概念 | “什么是 GEO？” | 定义 + 背景 |
| 对比 | 比较选项 | “ChatGPT 与 Claude” | 平衡分析 |
| 推荐 | 获取建议 | “X 最佳工具” | 标准排序选项 |
| 指导 | 学习方法 | “如何为 AI 优化？” | 步骤指导 |
| 解决 | 解决问题 | “为什么我的网站没被引用？” | 诊断 + 解决方案 |
| 决策 | 做选择 | “我该投资 GEO 吗？” | 优缺点 + 指导 |
与传统 SEO 的主要区别：
- 复杂性——AI 查询常常是多部分的
- 会话性——自然语言而非关键词
- 上下文感知——AI 会记住之前的查询
- 追求细致——用户希望获得个性化答案
意图分析方法：
不仅要分类。要理解：
- 用户已知道什么？
- 他们正试图做出什么决定？
- 什么能让他们满意？
SJ
SEOAnalyst_Jordan
楼主
·
2025 年 12 月 13 日
Replying to AIIntent_Expert
“解决”和“决策”这两个类别对我来说很新。针对这些意图，内容结构要怎么设计？
AE
AIIntent_Expert
专家
·
2025 年 12 月 13 日
Replying to SEOAnalyst_Jordan
“解决”和“决策”意图的内容结构如下：
“解决”意图结构：
问题陈述（认同问题）
↓
常见原因（诊断）
↓
按原因给出解决方案（对应解决）
↓
预防措施（避免再次发生）
↓
何时寻求帮助（升级路径）
示例：“为什么我的内容没有获得 AI 引用？”
- 认同用户的困扰
- 列出常见原因（格式、权威性、时效性）
- 针对每个原因提供解决办法
- 给出预防建议
- 推荐监控工具
“决策”意图结构：
明确决策（澄清决定内容）
↓
关键考量（重要因素）
↓
情景分析（如果 X 则 Y）
↓
推荐框架（如何选择）
↓
清晰建议（针对常见情境）
示例：“我该投资 GEO 吗？”
- 框定：GEO 投资意味着什么
- 考量：业务类型、资源、竞争情况
- 场景：不同业务情境
- 框架：决策标准
- 指南：“如果你是 AI 可见性有限的 B2B SaaS，建议投资，因为……”
AI 喜欢这种结构，因为它能为不同用户情境提取出合适答案。
CL
ContentOptimizer_Lisa
·
2025 年 12 月 13 日内容意图映射实操方法：
第 1 步：查询聚类分析
针对每个主题，围绕所有意图头脑风暴查询：
主题：“营销自动化”
| 意图 | 示例查询 |
|---|---|
| 解释 | “什么是营销自动化？” |
| 对比 | “HubSpot 与 Marketo” |
| 推荐 | “小企业营销自动化推荐” |
| 指导 | “如何设置邮件自动化” |
| 解决 | “为什么我的自动邮件进了垃圾箱？” |
| 决策 | “营销自动化对我有价值吗？” |
第 2 步：内容映射
现有内容覆盖了哪些意图？有哪些空白？
第 3 步：结构优化
每个内容：
- 主要服务哪种意图？
- 能否补充覆盖其他意图？
- 结构是否针对该意图优化？
第 4 步：全面覆盖
最佳做法：打造覆盖所有意图的支柱内容，分清晰章节分别解答。
AM
AIResearcher_Mike
·
2025 年 12 月 12 日AI 意图理解的研究视角：
AI 如何解读意图：
AI 模型通过以下方式理解意图：
- 问题结构（how/why/what/which）
- 上下文词（最佳、对比、如何做）
- 会话模式
- 历史互动
对内容的意义：
AI 在意图匹配上优于传统搜索。它能：
- 理解细致复杂的问题
- 将内容与意图具体方面对应
- 融合多个来源信息
内容影响：
| 传统 SEO | AI 优化 |
|---|---|
| 针对关键词优化 | 针对问题优化 |
| 覆盖单一意图 | 覆盖意图全谱 |
| 争取排名 | 争取被引用 |
| 页面级优化 | 答案级优化 |
转变：
传统 SEO 是页面排名。 AI 优化是获得具体答案的引用。
你的内容需要针对每种意图都能被引用，而不仅仅是整体排名靠前。
US
UXContent_Specialist
·
2025 年 12 月 12 日用户旅程视角下的意图：
意图随旅程阶段变化：
| 阶段 | 典型意图 | 内容需求 |
|---|---|---|
| 认知 | 解释 | “什么是 X？”内容 |
| 考虑 | 对比/推荐 | “X vs Y”，“最佳 X”内容 |
| 决策 | 决策 | “我该……”内容 |
| 实施 | 指导 | “如何……”内容 |
| 排障 | 解决 | “修复/为什么”内容 |
全面内容策略：
每个主题都应有覆盖各阶段的内容。这样无论用户处于哪一步，你都能被引用。
AI 优势：
AI 常常融合多个来源答案。如果你为每个阶段都提供内容，被引用的机会会更高。
实用做法：
制作内容地图：
- 第 1 列：主题
- 第 2-6 列：各意图/阶段内容
- 找出空白
- 系统化补齐
CA
ConversionContent_Amy
·
2025 年 12 月 12 日AI 下的商业意图（变现型查询）：
传统商业意图 vs AI：
传统：“买[产品]”，“[品牌] 价格” AI：“哪种[产品]最适合[我的情况]？”
AI 在商业查询中的角色：
AI 常常充当购前顾问。用户会问：
- “选[产品]要看什么？”
- “[品牌]适合[用途]吗？”
- “对比[选项A]与[选项B]”
面向商业 AI 意图的内容：
- 对比内容——公平、平衡、全面
- 购买指南——考虑因素、标准
- 场景应用——“[产品] 适合[具体情况]”
- 评测内容——真实评价，优缺点
核心洞见：
AI 不会直接说“买[品牌]”，但会推荐在特定场景下表现突出的品牌。
被 AI 评价为“适合[具体情况]”，就是商业关键词排名的等价物。
SJ
SEOAnalyst_Jordan
楼主
SEO 分析师
·
2025 年 12 月 12 日这次讨论让我彻底更新了意图框架。以下是我最新的做法：
新的 AI 意图类别：
- 解释——定义与背景
- 对比——分析选项
- 推荐——给出建议
- 指导——流程指导
- 解决——诊断并修复
- 决策——帮助选择
内容审计计划：
每个主要主题：
- 将现有内容映射到各意图
- 找出意图空白
- 按业务价值进行优先级排序
内容结构更新：
- 为不同意图添加清晰分区
- 让每个分区都能独立被引用
- 用匹配查询模式的标题
- 加入决策框架
各意图优化清单：
| 意图 | 结构要素 |
|---|---|
| 解释 | 定义 + 背景 + 示例 |
| 对比 | 平衡分析 + 表格 |
| 推荐 | 排名列表 + 标准 |
| 指导 | 步骤编号 + 提示 |
| 解决 | 问题 + 原因 + 解决 |
| 决策 | 框架 + 场景 + 建议 |
核心洞见：
AI 优化就是答案优化，而不是页面优化。要让内容结构便于 AI 为每种意图类型提取出合适答案。
感谢大家的更新框架分享。
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Frequently Asked Questions
AI 查询的搜索意图与传统搜索有何不同？
AI 查询往往更加会话化和复杂。用户会提出完整的问题，而不是关键词片段。AI 能处理多部分查询和后续追问，因此内容需要更全面地覆盖意图。
AI 查询的主要意图类别有哪些？
AI 查询通常分为：信息型（解释/定义）、操作型（如何做）、对比型（哪个更好）、推荐型（建议/推荐）、交易型（帮助完成）。AI 尤其擅长处理信息型和对比型意图。
不同 AI 意图下内容结构应有何不同？
结构需匹配意图：信息型需要全面解释，操作型需要清晰步骤，对比型需要平衡分析，推荐型需要带有标准的选项排序，交易型需要以行动为导向的指导。
一篇内容能否为 AI 服务多种意图？
可以，但结构要清晰。用不同部分分别对应不同意图。一篇综合指南可以有“什么是”部分（信息型）、“如何做”部分（操作型）、“最佳选择”部分（推荐型）。