博客之前的一篇文章——优化网站导航设计，介绍了如何评价网站导航功能及基于分析的优化。但后来才发现其中遗漏了Google Analytics上一个很实用的功能——Navigation Summary，字面上翻译是“导航概要”，但似乎用“页面上下游”（百度统
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在2025智能大会暨第18届中国R会议上，火山引擎专家分享了Data Agent在业务数据分析中的性能调优实践。报告指出，数据分析正从传统商业智能向数据智能体跃迁，其核心能力扩展到复杂任务的自主执行与决策。Data Agent通过工具生态、运行时管理与安全环境设计，实现全场景覆盖，具备多步骤任务规划与动态调整能力，显著降低企业数据分析门槛并提升洞察效率。未来该技术将融合多模态理解与实时计算能力，在金融、制造、医疗等领域形成规模化落地，成为企业数据价值释放的核心引擎。
随着AI搜索工具普及，传统SEO面临挑战。数据显示，71%美国用户用AI研究产品，58.5%的谷歌搜索实现零点击。流量正从搜索引擎转向AI平台，企业需转向GEO（生成引擎优化）。通过监控AI平台推荐情况、分析竞品曝光策略、持续优化内容质量，案例显示3个月内品牌曝光率可从10%提升至42%。建议每周固定监测核心问题排名，针对高价值问题优化页面，建立“监控-优化-验证”闭环。
本文探讨AI搜索时代网站流量获取新逻辑：传统SEO因Google搜索"零点击"现象失效，而71%用户通过AI工具研究购买决策。文章指出被大语言模型引用成为新流量入口，并推荐使用AIBase等GEO工具监测网站在豆包、DeepSeek等国内主流AI平台的曝光情况。提出三步操作法和三个优化建议：建立监控基线、定期检查变化、聚焦高转化场景。强调在AI搜索时代，内容被LLM引用已成为新的流量生命线。
在AI驱动的搜索时代，Google的AI摘要成为用户获取信息的首选方式，但也带来零点击加剧、网页点击率下降等挑战。文章提出从内容、结构、技术、权威与监测五大维度系统优化网站AI可见性：内容上采用问答结构、列表格式和语义覆盖；技术上确保页面可抓取、加载快速；强化E-E-A-T权威信号；并借助专业工具持续监测优化。通过综合策略可显著提升网站在AI摘要中的曝光机会。
TabTab是一款全链路AI数据分析助手，核心功能包括多源数据连接（支持文档、数据库、电商平台等）、自动化采集清洗、内置分析模型及可视化呈现。其优势在于通过多智能体系统实现自然语言交互，降低分析门槛，让非技术人员也能快速完成客户洞察、销售业绩等分析，显著提升效率。产品定位中立，致力于构建多元化AI效率提升生态。
AI搜索时代，SEO逻辑已变。传统堆关键词、刷外链失效，生成式引擎优化（GEO）更关注内容被AI优先引用。核心策略：提升信任度（真实地址、多平台一致、原创内容）、清晰度（结构化标题、FAQ模块）、权威度（外部引用、行业认证）。内容需语义化、场景化、本地化，如“北京朝阳区婚姻律师”而非泛关键词。用数据工具持续追踪排名，让AI视你为可信答案来源。
随着生成式搜索崛起，AI不再仅匹配关键词，而是评估网站可信度，通过"可信度评分"决定内容推荐。该评分基于网站真实性、专业性、用户行为等维度，直接影响本地搜索排名。提升方法包括：确保联系信息全网一致、上传真实门店资料、强化专业内容、收集用户好评、持续监控数据。优化重点从技术转向信任建设，使用AIBase等工具实时追踪表现，让网站成为"被AI信任的品牌"。
如今越来越多人不再使用传统搜索引擎，而是直接询问ChatGPT等AI工具。AI已成为新的信息分发入口，若你的网站内容能被AI直接引用、推荐或总结成回答，便能在生成式搜索时代抢占先机。这就是GEO（生成式引擎优化）的核心价值。文章提出优化内容结构、采用问答形式写作、增强权威性等实用技巧，并推荐使用AIBase工具实时监测内容在AI中的曝光情况。掌握GEO意味着让AI主动为你的内容“代言”。
在AI技术日新月异的今天，我们的信息获取方式正经历着一场革命。生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，简称GEO）是AI搜索时代应运而生的新型优化策略，它被视为传统SEO在AI时代的进化版。 与传统SEO专注于提升网页在搜索引擎结果中的排名不同，GEO的核心目标是让品牌信息能够被DeepSeek、豆包、文心一言等主流AI平台识别、引用并直接推荐给用户。这种转变是因为搜索�
AI应用落地面临“最后一公里”部署难题：传统流程繁琐耗时，从模型开发到上线需数周。英特尔携手戴尔与零克云打造“工作站-AI PC-云端”协同生态，通过本地工作站进行小规模测试验证，降低试错成本与数据泄露风险，再通过“一键部署”快速扩展至云端规模化落地。这种“先本地验证、后云端放大”的路径显著提升开发效率，释放团队创造力，让有价值的AI想法快速照进现实。
