我们做什么
What We Do
围绕 AI 大模型的内容采集逻辑，系统提升高校在生成式答案中的权威能见度。
问
问答词库搭建QUERY LIBRARY
梳理考生、家长与学界的高频搜索问题，构建覆盖招生、学科、就业等场景的问答词库。
- 用户高频搜索问题挖掘
- 意图聚类与场景划分
- 权威口径统一沉淀
采
AI 主动采集AI CRAWLING
以结构化、可被检索的内容形态输出，引导 AI 大模型在生成回答时主动采集高校信息。
- 适配大模型语料格式
- 多平台同步分发
- 提升被引用概率
校
内容校准CALIBRATION
纠偏错误内容，补充缺失信息，更新最新数据，确保 AI 答案呈现准确的高校画像。
- 纠偏错误信息
- 补齐关键信息缺口
- 动态更新最新数据
达
权威触达AUTHORITY REACH
将准确、立体的院校信息嵌入 AI 回答，实现高校权威形象在生成式搜索中的精准触达。
- 形象精准触达
- 认知主动引导
- 口碑资产沉淀
优化价值
Value
01
曝光优先
在 AI 生成回答中获得更高曝光优先级。
02
信息准确
纠偏错误、补齐缺失，呈现真实院校面貌。
03
认知引导
在生成式问答中主动引导正面认知。
04
全域联动
聚合全域 AI 问答，构建三方语料库。
服务流程
Process
从词库洞察到内容校准，闭环提升生成式引擎中的高校能见度。
诊断AUDIT
- 盘点现有 AI 问答中的高校信息呈现
- 识别错误、缺失与偏差点
搭建BUILD
- 构建问答词库与权威内容矩阵
- 按大模型语料格式结构化产出
校准FIX
- 纠偏错误、补齐缺失、更新数据
- 多平台分发引导模型采集
跟踪TRACK
- 持续监测 AI 回答呈现
- 动态迭代内容与口径