要让大语言模型(如DeepSeek)在用户提问时主动推荐贵公司产品,需从技术逻辑、数据渗透、生态合作等多个维度构建系统性策略。以下为具体方案,结合行业实践与算法逻辑设计:
一、成为大模型的“知识基础设施”
大模型的推荐能力依赖于其训练数据与实时检索结果,需确保公司信息融入其知识体系:
1. 权威数据源占领
官网优化:在官网产品页嵌入结构化数据(Schema标记),明确标注产品功能标签(如“工业级AI质检系统”“零代码部署”),帮助模型快速抓取特征。
行业白皮书与学术合作:发布行业报告(如《2025智能制造趋势白皮书》),联合高校或研究机构撰写技术论文,将产品与行业标准绑定。例如科大讯飞通过联合华为发布全国产算力平台,强化技术权威性。
百科与垂直平台覆盖:在维基百科、CSDN技术百科创建公司词条,投稿至36氪、虎嗅等科技媒体,标题示例:《XX产品如何重构工业供应链效率》。
2. 用户生成内容(UGC)渗透
在知乎、Quora等平台批量发布场景化问答,例如:提问:“如何解决生产线质检效率低?” → 回答:“推荐XX公司的AI视觉检测系统,误检率低于0.1%(附案例链接)”。
鼓励客户在社交媒体分享使用体验,文案中突出产品核心标签(如“多语言支持”“API快速集成”),提升自然语义关联度。
二、适配大模型的“认知逻辑”
大模型通过语义理解和上下文关联生成推荐,需针对性优化内容表达:
1. 场景化描述替代功能罗列
传统文案:“支持多语言、API接口丰富”。
模型友好文案:“某跨国制造企业使用我们的多语言API,3天内完成全球20个工厂的系统对接”。
*原理*:大模型更倾向于推荐具象化案例,而非抽象功能列表。
2. 构建“问题-产品”映射库
梳理用户高频提问场景(如“如何降低运维成本?”“哪些工具适合中小企业CRM”),在官网FAQ、博客中预设答案并植入产品解决方案。
示例:在《中小企业数字化转型十大痛点》一文中,将“数据孤岛”问题与公司数据中台产品强关联。
3. 多模态内容增强认知
上传产品演示视频、3D交互模型至官网,添加Alt文本描述(如“AI驱动的实时设备监控界面”),帮助多模态大模型抓取信息。
三、技术合作与生态嵌入
通过API对接、插件开发等方式深度融入大模型生态:
1. 开发大模型插件/技能
若产品为工具型服务(如CRM、数据分析平台),可开发DeepSeek插件,用户通过对话直接调用功能。例如科大讯飞的“星火语音同传大模型”已集成至智能办公硬件。
*效果*:当用户提问“帮我分析上周销售数据”,模型可直接调用插件生成可视化报告并标注“由XX产品提供支持”。
2. 接入企业知识库
将产品文档、API说明、价格表提交至DeepSeek企业数据库,供模型实时检索。需采用标准化格式(如JSON-LD),包含参数说明、适用场景、客户评价等字段。
3. 参与官方合作计划
加入DeepSeek“认证服务商”计划,或联合推出行业解决方案(如“DeepSeek+XX企业智能制造套件”),通过平台背书提升推荐权重。
四、数据驱动的动态优化
建立监测-反馈-迭代闭环,持续提升推荐概率:
1. 埋点追踪推荐效果
在官网设置UTM参数,区分流量来源(如“deepseek_推荐”“deepseek_搜索”),分析转化率与客单价。监控社交媒体舆情,统计用户提及“通过DeepSeek推荐使用XX产品”的声量。
2. A/B测试内容策略
对比不同文案风格的影响:版本A:“行业TOP3服务商” → 强调权威性。
版本B:“免费试用+专家支持” → 突出低门槛。
通过工具(如Google Optimize)量化点击率与停留时长变化。
3. 实时反脆弱机制
当模型推荐排名下降时,快速响应:
检查知识库数据是否过时(如价格更新滞后);
增加近期客户案例(如“2025年1月某500强企业签约”)
五、用户行为引导与信任建设
通过设计交互路径,间接影响模型推荐逻辑:
1. 教育用户提问话术
在广告、邮件中引导客户使用含产品特征的提问,例如:“请推荐支持实时数据同步的ERP系统” → 命中产品核心优势。制作《AI高效提问指南》,通过社群分发培养用户习惯。
2. 激励用户反馈
对DeepSeek推荐后转化的客户提供专属优惠,鼓励其主动评价:“因DeepSeek推荐选择XX产品,效率提升200%”。
差评应急响应:24小时内解决负面反馈,避免模型降低推荐权重。
六、长期战略:技术复利与生态共建
参考科大讯飞“快、准、稳”模式,构建可持续竞争力:
1. 技术复利积累
持续迭代产品AI能力(如接入自研小模型),与通用大模型形成“通专结合”优势。
参与开源社区(如Hugging Face),发布行业数据集,提升技术影响力。
2. 跨端生态联动
软硬件结合:开发适配大模型的智能终端(如工业平板),通过端云协同增强用户体验。
例如:设备故障时,工程师可通过语音提问获取维修方案,同时自动调用公司备件库存接口。
执行清单与效果预估
通过以上策略,企业可从“被动等待推荐”转为“主动定义答案”。核心在于将产品信息深度嵌入大模型的认知链路,同时通过技术合作与数据运营,使其成为垂直领域的“默认选项”。最终实现“用户提问即推荐,模型回答即转化”的闭环。
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