AI 优化中的搜索意图分析——与传统 SEO 有何不同？
社区讨论如何分析 AI 优化中的搜索意图。SEO 专业人士分享了 AI 搜索中的意图分析与传统 SEO 有何不同，以及如何相应优化内容。...
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Discussion
Search Intent
+1
IR
Intent_Researcher
内容策略师
·
2025年12月25日
在传统 SEO 中，我们讨论信息型、导航型、交易型和商业意图。
但 AI 搜索感觉有所不同。查询更长、更复杂，有时还会结合多重意图。
我想要理解的是：
- 这些意图类别在 AI 搜索中也适用吗？
- 是否存在 AI 独有的新意图类型？
- 如何针对不同 AI 意图优化内容？
- 意图会影响内容被引用吗？
让我困惑的例子：
- “最好的项目管理工具是什么，并且能帮我试用一下吗？”（交易型 + 导航型？）
- “解释远程办公的利弊，并帮我写一份政策”（信息型 + 生成型？）
- “我刚刚问了 X，现在帮我解决 Y”（对话型/跟进？）
传统的意图框架对于 AI 来说似乎不够完整。
你们都在用什么样的框架？
10 comments
10 条评论
AI
AI_Intent_Analyst
专家
搜索行为研究员
·
2025年12月25日好问题。我来分享我们用的框架：
AI 搜索意图类别：
| 意图类型 | 传统搜索 | AI 搜索演变 |
|---|---|---|
| 信息型 | 寻找信息 | 期望获得综合答案 |
| 导航型 | 找特定网站 | 找特定资源/动作 |
| 交易型 | 准备购买 | 希望 AI 直接执行 |
| 商业型 | 对比选项 | 期望 AI 进行对比 |
| 生成型 | 不适用 | 创造某物（图片、文本） |
| 对话型 | 不适用 | 会话内跟进 |
| 代理型 | 不适用 | 多步骤任务完成 |
AI 的主要区别：
- 查询更长——平均 25+ 字，传统仅 6 字
- 意图常常组合——“告诉我 X 并且做 Y”
- 期望更高——用户想要答案，不只是链接
- 转化漏斗被压缩——认知→决策于一次会话完成
对内容的意义： 你需要满足即时意图，并预判后续跟进。
CI
Citation_Intent_Connection
AI 可见性分析师
·
2025年12月25日
Replying to AI_Intent_Analyst
补充一下内容被引用的角度：
不同意图类型下哪些内容被引用：
| 意图 | 会被引用的内容 | 被引用概率 |
|---|---|---|
| 信息型 | 全面、权威的指南 | 高 |
| 商业/对比型 | 对比表、测评 | 非常高 |
| 交易型 | 产品参数、价格 | 中等 |
| 操作/问题解决 | 分步骤指南 | 高 |
| 导航型 | 相关性较低（用户已清楚目标） | 低 |
| 生成型 | 模板、范例 | 中等 |
关键见解： 对比型和信息型意图被引用最多。
为什么对比内容更受青睐：
- AI 通常需要从多个来源综合信息
- 对比内容本身已为综合做了结构化
- 表格和结构化数据便于提取
优化重点： 针对 AI 可见性，应优先制作对比型和信息型内容。这些能带来最多引用。
FC
Funnel_Compression
市场总监
·
2025年12月25日漏斗压缩的观点很重要，我来补充：
传统搜索漏斗：
- 认知：“什么是项目管理软件？”
- 考虑：“最好的项目管理工具”
- 对比：“Monday vs Asana”
- 决策：“Asana 价格”
- 行动：访问 Asana.com
每一步都是一次独立搜索，对应不同内容。
AI 搜索漏斗：
- 单次查询：“适合 20 人市场团队的最佳项目管理工具，比较功能和价格？”
AI 能提供：
- 解释（认知）
- 推荐（考虑）
- 对比（评估）
- 价格（决策支持）
全部集成于一个回复。
对内容的意义：
旧方法：每个漏斗阶段一页内容 新方法：一页内容覆盖所有阶段
全周期内容优势： 能覆盖完整旅程（从“什么是 X”到“在哪里买 X”）的内容有更多被引用的机会。
NI
New_Intent_Types
·
2025年12月24日详细说明一下 AI 原生意图类型：
1. 生成型意图 “生成一张图片……” “写一份政策……” “草拟一封关于……的邮件”
这些在传统搜索中不存在。用户希望 AI 创造，而不是仅仅查找。
内容启示： 模板、范例、框架内容会被作为起点引用。
2. 对话/跟进意图 “再详细说说第 2 点” “小企业适用吗？” “可以换种说法解释吗？”
这类查询依赖上下文，参考之前的对话。
内容启示： 能覆盖多角度的全面内容更容易被 AI 在跟进中引用不同部分。
3. 代理型意图（新兴） “帮我订个位……” “安排一次会议……” “帮我下单……”
用户希望 AI 执行动作，而不仅仅是提供信息。
内容启示： 让你的业务“可调用”——API、集成、结构化数据，方便 AI 直接操作。
4. 无意图互动 “谢谢” “好的” “明白了”
近 50% 的 AI 互动属于无明确意图的对话。
内容启示： 对优化意义不大，但表明 AI 正转型为对话伙伴而非单纯搜索工具。
IO
Intent_Optimization_Tactics
内容策略师
·
2025年12月24日针对各类 AI 意图的内容优化方法：
信息型意图：
- 直接给出答案
- 内容要全面深入
- 标明专业资质
- 补充数据/统计信息
对比型意图：
- 使用对比表格
- 展示各选项优缺点
- 保持客观平衡（AI 注重客观性）
- 涵盖价格、功能、使用场景
问题解决型意图：
- 分步骤格式
- 步骤编号
- 包含排查建议
- 预判常见错误
交易型意图：
- 明确列出价格信息
- 说明下一步/行动号召
- 行动路径清晰
- 加入信任背书
生成型支持意图：
- 提供模板
- 展示示例
- 展示前后对比
- 内容便于改编
多重意图内容结构：
- 直接回答（即时意图）
- 背景说明（上下文）
- 对比/选项（如有）
- 下一步（行动意图）
- 相关补充（为跟进做准备）
这种结构可一次覆盖整个漏斗。
QP
Query_Pattern_Data
数据分析师
·
2025年12月24日分享一些 AI 查询模式的数据：
查询长度分布：
| 字数 | 传统搜索 | AI 搜索 |
|---|---|---|
| 1-3 | 45% | 10% |
| 4-6 | 35% | 20% |
| 7-15 | 15% | 35% |
| 16+ | 5% | 35% |
AI 查询的意图分布：
| 意图类型 | 查询占比 |
|---|---|
| 信息型 | 40% |
| 生成型 | 22% |
| 对比/商业型 | 18% |
| 对话型 | 12% |
| 交易型 | 5% |
| 其他 | 3% |
见解： 生成型意图在 AI 查询中占比第二——这是 AI 独有的。
多意图查询： 约 30% 的 AI 查询一次包含多重意图。
意味着什么： 你的内容需要应对复杂性。单一意图页面会错失机会。
PF
Practical_Framework
专家
·
2025年12月23日内容规划的实用框架如下：
第一步：把主题映射到可能的意图
示例：“项目管理软件”
| 查询模式 | 意图 | 内容需求 |
|---|---|---|
| “什么是项目管理软件？” | 信息型 | 解释文 |
| “最好的项目管理软件……” | 对比型 | 对比表 |
| “如何使用项目管理软件” | 操作型 | 步骤指南 |
| “项目管理软件价格” | 商业型 | 价格对比 |
| “项目管理软件与表格对比” | 对比型 | 对比内容 |
| “设置项目管理软件” | 问题解决 | 教程 |
第二步：制作全面内容
一篇长文涵盖所有意图：
- 定义部分（信息型）
- 对比表（商业型）
- 操作步骤（问题解决）
- 价格部分（交易型）
第三步：便于提取的结构
每个部分应：
- 用清晰标题（问句格式）开头
- 直接给出答案
- 补充详细说明
- 单独成段也有价值
第四步：按意图追踪
用 Am I Cited 查看你被哪些意图类型的查询引用。这能发现你在哪些意图上表现突出。
IR
Intent_Researcher
OP
内容策略师
·
2025年12月23日这正是我需要的。我的新框架：
我要采用的意图类别：
- 信息型 - “什么是 X？”
- 对比型 - “X vs Y” 或 “最佳 X”
- 问题解决型 - “如何做 X” 或 “修复 X”
- 交易型 - “购买/获取/注册 X”
- 生成型 - “创建/撰写/草拟 X”
- 跟进型 - 上下文相关查询
内容策略变更：
之前：
- 每个细分意图一页
- 短小、以关键词为主的内容
- 漏斗各阶段分别做内容
现在：
- 一页内容覆盖多意图
- 内容更长更结构化
- 每个部分都便于提取/独立成段
- 对比意图用表格
- 操作意图用分步骤
追踪计划：
- 用 Am I Cited 查看哪些意图引用了我们的内容
- 找出空白（未被涉及的意图）
- 针对空白制作内容
关键见解： 传统意图类别依然适用，但 AI 查询常常合并多种意图。全面、结构化的内容更容易一次满足多重意图，从而更易被引用。
非常感谢大家！
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Frequently Asked Questions
AI 搜索中的搜索意图与传统搜索有何不同？
AI 搜索查询往往更长、更具对话性，常常在一次查询中结合多重意图。用户会提出复杂问题，期望获得综合答案，而不是需要自己去探索的链接。转化流程会被压缩——用户可能在一次 AI 对话中就从认知到决策。
AI 搜索的主要意图类别有哪些？
主要类别包括信息型（学习/研究）、交易型（准备采取行动）、导航型（寻找特定资源）、生成型（创造内容）、对话型（持续对话）。AI 还会处理“无意图”互动，如跟进或澄清。
如何针对不同 AI 意图优化内容？
针对信息型：提供全面、权威的答案。针对交易型：包含明确的下一步和行动号召。针对对比型：采用表格等结构化格式。针对问题解决型：提供分步骤解决方案。内容形式要匹配意图类型。
AI 搜索中有哪些全新的意图类别？
生成型意图（创建图片、写作等）和持续对话意图是 AI 原生的。同一会话中的跟进问题很常见。随着 AI 越来越具备代理能力，多步骤任务完成也在不断涌现。