第一步：明确搜索意图与用户需求
在百度SEO中，关键词研究的起点不是工具，而是理解用户真正在寻找什么。你需要区分导航型、信息型和交易型三种搜索意图。例如，用户搜索“SEO教程”可能想学习基础概念，而“SEO服务报价”则指向购买决策。只有匹配意图，内容才能获得更高点击率与排名。
第二步：使用百度系工具挖掘真实数据
与谷歌不同，百度生态内可用的工具有其特殊性。推荐优先使用以下渠道：
- 百度指数：查看关键词的搜索趋势、地域分布和人群画像，帮助判断需求热度。
- 百度搜索下拉框与相关搜索：直接反映真实用户的扩展需求，常包含长尾词。
- 百度后台关键词规划师：如果你是广告主，可获取建议出价与竞争度参考。
第三步：利用AI辅助生成关键词种子
生成式AI（如大语言模型）可以作为关键词研究的“头脑风暴伙伴”。你可以向AI提问：“请围绕‘百度SEO教程’给出20个用户可能搜索的长尾问题。”AI会基于训练数据生成场景化、口语化的词组，如“百度SEO多久见效”“新站如何优化关键词”。注意：AI生成的词需要手动筛选，剔除无搜索量或过于宽泛的条目。
提示：建议将AI输出与百度指数交叉验证，避免生成脱离真实搜索行为的伪需求。
第四步：按搜索量、竞争度与相关性分层
将收集到的关键词整理成表格，从三个维度评估：
| 维度 | 说明 | 操作建议 |
|---|---|---|
| 搜索量 | 月均搜索次数（百度指数参考） | 优先选择100-1000范围的中频词 |
| 竞争度 | 搜索结果中头部网站的权威性 | 新站避开首页全是顶级域的词 |
| 相关性 | 词与网站主题的匹配程度 | 宁可精准低频，不要泛而不搭 |
这种分层能帮助你将资源集中在“高相关+中低竞争”的黄金区域。
第五步：构建主题集群而非孤立关键词
百度近年来更强调内容质量与主题权威性。你应该围绕一个核心关键词（如“百度SEO教程”），创建一组相互链接的文章：一篇总纲性文章覆盖全局，多篇细分文章深入每个步骤。这种“主题集群”结构不仅提升用户体验，还能让百度蜘蛛更有效地理解你的站点架构。
第六步：将AI生成内容与人工优化结合
生成式AI可以帮助你快速产出草稿，但直接复制粘贴大段AI文本会被百度算法判定为低质内容。正确的做法是：
- 用AI生成段落初稿，确保逻辑通顺、覆盖关键词。
- 人工加入真实案例、数据对比、个人经验或行业见闻。
- 调整语言风格，使其符合目标用户的阅读习惯。
例如，AI写“建议使用百度熊掌号”，你可以补充“在实际测试中，开通熊掌号的站点抓取频率平均提升了30%”。
第七步：持续监控与迭代关键词策略
SEO不是一次性工作。建议每季度进行一次关键词表现复盘：
- 观察哪些词带来了真实流量，哪些词排名下滑。
- 利用百度搜索资源平台的数据，发现新的搜索趋势。
- 根据内容表现，淘汰无效词，补充新涌现的长尾词。
通过这种循环，关键词研究才能与生成式AI的效率优势形成正向反馈，真正驱动百度流量的持续增长。
张一鸣还谈到了自己对模型蒸馏的看法。他反对蒸馏，认为蒸馏能在短期内改善模型表现，但本质上仍是在复制 Claude 已有的能力。沿着这条路走，最多只能不断逼近对方，很难真正实现超越。他也希望 Seed 可以从更底层的维度去构建自己在 AGI 上的壁垒。
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