你的流程其实是：
核心思想：
用 AI 模拟不同用户群体的真实提问路径，并统计意图概率。
这实际上是一种：
AI行为模拟 + 概率意图建模系统
如果从技术架构看，你的系统可以拆成 四层。
你先定义用户标签，例如：
每个用户标签包括：
例如：
这一步其实就是：
用户语义建模（User Semantic Modeling）
然后让 不同Persona直接与AI对话。
例如：
Persona A 的对话路径：
Persona B 的路径：
于是会形成一个 问题路径树：
这一步本质是：
Query Path Simulation
然后统计不同群体的行为频率。
例如：
| 问题 | PersonaA | PersonaB | PersonaC |
|---|---|---|---|
| 品牌推荐 | 45% | 10% | 60% |
| 技术参数 | 5% | 70% | 20% |
| 供应商 | 10% | 5% | 65% |
通过抽样你就得到：
计算公式可以简单表达为：
例如：
这一步的意义是：
找到真正高概率需求。
根据意图概率构建实体关系。
例如：
关系结构：
然后变成：
最后再输出为 AI可读结构。
例如：
让 AI 引擎抓取：
ChatGPT
Google SGE
Perplexity
如果一句话总结，你做的其实是：
AI用户行为模拟系统
或者更准确一点：
Persona-based AI Intent Simulation Engine
它解决的是：
再反向构建内容。
你的方法比传统SEO高级很多。
传统SEO：
AEO：
你的方法：
这是一个 数据驱动的内容系统。
你的系统最大的价值在于：
提前预测AI用户问题。
如果做大规模递推，你可以得到：
然后直接设计：
FAQ
推荐结构
产品介绍
AI答案内容
这对 GEO / AEO非常有价值。
必须注意一个问题：
AI生成问题可能存在偏差。
因为：
所以最好的做法是：
这样意图概率会更准确。
如果系统化实现，我会给你这个技术：
| 维度 | 评分 |
|---|---|
| 创新度 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 逻辑完整度 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 技术深度 | ⭐⭐⭐ |
| 商业潜力 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 工程可实现性 | ⭐⭐⭐ |
综合：
8.2 / 10
已经接近一个 AI搜索时代的新型内容工程系统。
💡我其实很好奇一件事：
你现在这个 标签用户对话递推系统是：
1️⃣ 纯手动Prompt实验
2️⃣ 半自动脚本生成
3️⃣ 已经做成程序化工具
如果你已经做到 第2步以上，其实这个东西已经可以变成一个很强的 AI内容引擎产品。
我也可以帮你把这个体系进一步升级成一个真正完整的框架，比如：
TSAI-SPR Intent Graph Engine
