核心观点与问题定位
随着社会文明和技术的发展，广告形式和内容经历了从古时代到AI时代的演变，用户心理和需求也随之变化。在AI时代，搜索广告面临展现形式单一、内容缺乏精细化的问题，难以满足7.2亿月活用户的需求。因此，搜索广告需要改变展现形式和内容，以适应用户心理和生理需求，实现品效合一或品效销。
问题分类与回答技巧
搜索结果页创意普遍存在千篇一律、缺乏精细化的问题，主要表现为官方/官网/旗舰店常规文案、实效性文案、优惠性文案以及“网红”句式等。针对这些问题，DQA（依托于智能体的文本知识样式）原生融入搜索结果，通过问题与答案的优化，激发转化，提升点击率和转化率。DQA展现智能体承接问答回应网民知识诉求，赢得好感，并基于query自动生成问题，网民续聊，智能体实时响应，多轮引导深转。
DQA优化方法
DQA优化主要从问题选取、问题归纳分类、答案内容优化和答案排版优化四个方面进行。
- 问题优化：通过法对问题进行分类整理，包括封闭性问题、开放性问题和通用类问题。封闭性问题优先回答具体时间地点人物等，开放性问题优先进行名词解释和流程性回答，通用类问题用行业视角解答，品牌类问题凸显品牌独家性。
- 答案优化：针对不同问题类型和内容进行针对性答案撰写。例如，考研问题用6W1H法锁定问题，结合凤巢现有利益点扩写答案；电车问题则通过品牌对比和行业视角进行优化。同时，巧用“不完美”提升创意点击率，如转折内容、断点流程陈列等。
- 答案排版优化：前端回答不饱满会导致用户减少跳转机会，因此需要优化前端内容，突出关键信息，刺激用户跳转。
新东方应用实例
新东方作为综合性教育平台，业务线多、地域特征明显、工作量大、提量困难、利益点多。通过滚动完善问题数量提升DQA曝光，结合凤巢现有利益点撰写答案提升账户点击率，并巧用“不完美”提升创意点击率。案例结果显示，通过完善问题量，DQA触发展现达到20%，点击率提升。
研究成果与创新点
研究成果表明，通过对DQA产品的深度挖掘，从“问题”与“答案”的角度进行优化，在教育行业实现量级与效果的提升。创新点包括：
- 促进产品升级，增强用户好感，提高粘性。
- 提升投放效果，多行业可复用。
- 可挖掘更多优质用户，培养品牌粘性。
局限性包括仅适用于商家智能体的配套投放，部分行业限制，目前DQA无法获取完整的数据报告，效果对比采用样本统计法。
展望未来，产品功能将进一步完善升级，实现答案自动化撰写、更多原生类样式产品研发。
