摘要：[目的/意义]分析AI搜索在不同维度下的用户期望项目及满足优先序，为提高AI搜索的用户体验感和满意度提供理论支持和实践指导。[方法/过程]采用网络调研，提炼梳理出29个AI搜索期望项目，并划分为5个维度。基于Kano模型设计问卷并展开用户调查，通过Kano数据分析和满意度指数分析各类期望对用户满意度的影响程度。[结果/结论]AI搜索用户期望包括7个关联型、11个魅力型、4个无差异型和7个必备型，构建了AI搜索用户期望“维度*层次”模型并提出了AI搜索优化策略。[创新/局限]为AI搜索优化提供了多维度、多层次的理论框架与策略依据，但未充分探讨用户期望动态变化，未来需研究其时间演变趋势及群体差异等以完善优化参考。
文章目录
0 引言
1 相关概念
1.1 AI搜索
1.2 AI搜索用户期望
2 AI搜索用户期望的确定
3 AI搜索用户期望分析
3.1 数据收集与检验
3.2 数据分析
3.2.1 Kano问卷数据分析
3.2.2 满意度指数分析
3.2.3 维度*层次模型分析
4 基于用户期望的AI搜索优化策略
5 结束语
