发布日期：2026 年 4月 11 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》

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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. 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。

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

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

· 可量化：PSOS™国产提示词占有率

· 可认证：国内认证体系

· 合规化：符合国内数据 / 广告法规

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。

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。

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。

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）

国际 LLM

依赖：维基数据、英文网页、全球外链。

国产 LLM

依赖：中文实体权威度、知识关联度、内容可信度、合规度。

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

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。

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

· 国产大模型（C-LLM）：文心 / 通义 / 豆包等

· 国产提示词（C-Prompt）：中文查询

· 中文结构化知识库：百度百科、CN-DBpedia

· 中文知识图谱：跨平台同实体链接

· PSOS™：国产提示词占有率

· 国内信任信号：备案、资质、媒体、评价

· 国产多模态可见度：小红书 / B 站 / 抖音曝光

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

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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

关联曝光→线索→营收，双重差分分析。

5.4 治理规范

版本控制、溯源日志、董事会报告。

6. 熵与稳定性扩展（PSOS-E、H、SI、国内 MCAP）

6.1 目的

衡量曝光稳定性、降低波动风险。

6.2 公式

· H=−∑(pi×log2pi)

· SI=1−Hn

· PSOS-E=PSOS×SI

6.3 国内 MCAP

≥100 提示、≥3 模型、重复验证、95% 置信。

6.4 结果

SI≥0.9 稳定；0.8–0.89 预警；＜0.8 风险。

7. 二维国产提示词测量模型（2D-PSOS）

7.1 目的

拆分认知（PSOS-A）、转化（PSOS-T）两层。

7.2 定义

· PSOS-A：发现层曝光

· PSOS-T：转化层曝光

· 2D-PSOS=(A+T)/2

7.3 流程

对话拆解、双阶段抽样、跨层关联。

7.4 解读

≥0.75 强；0.5–0.74 不均；＜0.5 弱。

8. 国产预测对话模型（C-PCM）

8.1 目的

模拟多轮对话、预测曝光 / 转化。

8.2 定义

意图节点、转移概率、可见度状态。

8.3 框架

对话映射、概率计算、蒙特卡洛模拟、PVI 指数。

8.4 应用

风险预测、营收保障、合规适配。

9. 国内知识库替代技术规范（替代维基数据）

9.1 首选

CN-DBpedia、百度百科、OpenKG、Zhishi.me。

9.2 技术

JSON-LD 模板、同实体链接、信息一致性。

9.3 步骤

注册、建条目、提交收录、全平台统一。

10. 国产大模型多模态可见度优化

10.1 小红书 / B 站 / 抖音

图文优化、关键词、结构化标签。

10.2 视觉搜索

图像 alt、标题、结构化数据、多图。

11. 合规与风险控制

11.1 法规

网络安全法、数据安全法、广告法。

11.2 风险

内容违规、信息错误、曝光波动、合规处罚。

12. 附录

附录 A 模板

提示词清单、JSON-LD、监测表、认证清单。

A1 国产提示词清单模板（表格）

A2 官网中文 JSON-LD 模板（可直接复制）

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  "description": "专注国产AI工具研发，提供AI写作、PPT生成、智能客服解决方案",

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    "https://www.cndbpedia.cn/entity/xxx",

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  ]

}

A3 国产大模型可见度监测表（表格）

A4 CIVO 认证准备清单（表格）

附录 B 工具

国产收录入口、国内知识库、可见度监测。

B1 国产大模型收录入口（官方）

B2 国产替代知识库（替代维基数据）