1、借助AI建立个性化模型，智能感知用户需求。
实现智能感知用户需求的前提，是借助深度神经网络技术挖掘分析用户操作日志信息和用户属性信息，构建高质量的个性化用户模型。完善的用户模型是搜索引擎能为用户提供符合其需求的搜索结果的基本要求。
用户进行搜索、点击等行为，后台的服务程序都会记录下来，保存到日志文件中，搜索引擎日志中包含着大量的、真实的、用户参与的查询。谷歌搜索从1998年推出至今积累了大量数据，通过不断利用人工智能技术进行深层次分析用户需求，保持其在全球搜索领域的领先地位。同样，百度占据国内搜索市场的大半江山，在积累数据、利用人工智能技术分析大数据，感知国内用户需求方面具有先天优势。
不论是谷歌搜索还是百度搜索，都在不断改进技术，力图能够理解世界上的知识、语言、文字、视频，最终达到理解人的终极目标。这和人工智能的发展路径非常相似，因为关键就是要获取知识，要懂感知，产生智能化的系统。
2、运用AI智能适配，个性化推荐信息，改善用户体验。
传统搜索算法往往只能帮助用户找到与关键字精确匹配的相关内容，而根据社会心理学的相关理论反映，用户自身往往不能精确描述自己的真实需求，这种需求不确定性对用户搜索体验的影响巨大。
搜索引擎通往极致智能的一个有效捷径是采用推荐系统技术。一个能充分考虑用户个性化信息及推荐精度的智能算法无疑能为电子商务网站带来丰厚的收益，同时也能有效地改善用户使用体验。
众多商业搜索引擎也都倾注大量人力物力研究、应用基于查询推荐技术的相关搜索技术难题。国外搜索引擎巨头Google将个性化搜索融入自己的搜索产品中，其中查询推荐正是个性化搜索服务的重要组成部分。美国Amazon网站的图书推荐系统，也是查询推荐技术在商业搜索中的典型应用。
在国内市场，这一领域的探讨和研究正逐渐加深，与国外的差距逐渐缩小。百度、天猫、京东、当当网以及豆瓣网等主流互联网公司都在搜索引擎中加入自己的个性化推荐系统，以改善用户体验。
推荐结果的好坏与搜索服务质量有极强的关联，与基础数据的质量和数量都有很大要求。百度搜索也没闲着，他基于大数据的海量沉淀和并行数据处理技术，尝试“搜索+信息流”相互协同，对用户实时匹配计算和动态建模，将信息标签和人群标签智能匹配，实现双向智能适配的信息分发服务，力图实现“信息找人”。在用户进行主动信息搜索的同时，能够获得个性化信息流的定向推荐，显著提高了用户获取有效信息的效率。
