研究揭露单身对健康的影响
近日的研究表明，单身人士比已婚人士面临更高的健康风险和死亡率。一项大型研究分析了14个国家的近200万人的数据，发现未婚人群患心血管疾病的风险增加了42%，冠心病死亡风险增加了43%，卒中死亡风险增加了55%。
研究还发现，男性未婚群体与已婚男性群体的死亡风险相比增加了23%，而女性未婚群体仅增加了3%。在不同未婚状态中，单身人群的死亡风险最高，无论性别如何。
除了疾病风险之外，另一项基于81万人的研究显示，未婚人群患痴呆症的风险更高。研究人员发现，与已婚人士相比，终身单身、离婚和丧偶人群患痴呆症的风险较高。在仅考虑年龄和性别的情况下，终身单身人群患痴呆症的风险比已婚人士高出49%，离婚和丧偶人群分别高出41%和33%。
（举报）
本文介绍AI搜索时代下，传统SEO正被生成式引擎优化（GEO）取代。核心指出AI偏好结构化、问答式、实体明确的内容，建议采用Schema标记、FAQ形式及清晰标题层级来提升内容被AI引用的概率。同时推荐使用AIBase平台的GEO排名查询工具实时监测优化效果，通过数据驱动持续迭代内容策略，增强品牌在AI生成结果中的可见性。
本文探讨AI时代品牌在AI助手回答中"看不见自己"的问题，指出关键在于"AI提及率"——品牌在AI生成内容中被引用的频率。文章强调监控AI提及率可提升品牌在ChatGPT等平台的可见度与信任度，并推荐免费工具AIBase的GEO排名查询工具进行监测。同时提出四大优化策略：强化品牌关键词匹配、提升内容权威性、扩大品牌语境覆盖、建立"监控-优化-迭代"闭环。建议内容创作者结合传统SEO与AI提及率监控，量化提升品牌在AI生态中的影响力。
本文探讨AI时代品牌在生成式引擎优化(GEO)中的提及率重要性。指出品牌被AI模型在回答中提及，等于获得"AI信任入口"，能显著提升可见度和用户印象。提出五大优化策略：优化AI友好内容、建设权威生态、采用结构化数据、持续监控迭代、坚守品牌信任。推荐使用AIBase平台的免费GEO查询工具实时追踪表现，形成"监控-优化-再监控"闭环，数据显示优化后品牌提及率平均提升260%。
10月15日，OPPO开发者大会在深圳举行，聚焦AI驱动的智慧服务升级。通过小布助手等覆盖全场景的服务体系，实现无需打开APP的伴随式体验，如出行前智能规划、途中实时建议。平台提供统一意图标准与高效开发工具，助力开发者精准触达用户，服务分发量同比增长超600%。未来OPPO将持续深化AI融合，构建更智慧的生态协同。
亚马逊雨林深处，行军蚁群可以通过不断释放和响应“信息素”，快速重构其觅食路径。以组织调整为业务驱动的公司遵循相似的管理哲学，也承继了相似的系统陷阱。 一旦领头的蚂蚁因环境干扰或自身失误而失去方向，蚁群便会陷入“死亡螺旋”。这为理解快手近期密集的组织调整，提供了一个视角。 9月30日，快手发布公告表示，本地生活事业部正式更名为生活服务事业�
随着AI搜索普及，品牌可见度规则正被重塑。GEO（生成式引擎优化）取代传统SEO，核心目标从关键词排名转向让品牌内容被AI直接引用。三大核心策略：建立权威可信度（清晰作者、可靠数据源）、优化内容结构与清晰度（简洁定义、层级标题）、精准匹配用户意图（覆盖复合型问题）。通过专业工具可监测品牌在主流AI平台的曝光数据，制定针对性优化方案。在AI直接生成答案的时代，品牌最大价值就是成为答案本身。
在数字化浪潮席卷的当下，品牌如何在AI平台中脱颖而出，成为众多企业关注的焦点。GEO（生成式引擎优化）作为针对AI问答平台的内容优化策略，旨在通过技术手段提升品牌信息在AI生成答案中的权威性、可见性与优先级。 近日，AIBase推出了一款GEO优化分析工具(https://app.aibase.com/zh/tools/geo），为品牌主提供了一站式AI平台品牌可见度检测与优化服务。 该工具的核心功能在于�
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。
在数字化浪潮席卷的当下，一种全新的营销策略——GEO（生成式引擎优化）正迅速崛起，成为企业在AI平台竞争中脱颖而出的关键。 随着ChatGPT、DeepSeek、文心一言等AI助手日益普及，用户获取信息的方式发生了根本性转变:从传统的“搜索-点击-浏览”变为直接“提问-得到答案”。 据数据显示，谷歌“零点击搜索”占比已达58.5%，这意味着超过半数的搜索查询不再带来网站点击
在软件工程3.0时代，传统软件测试面临高投入、低产出、难规模化的困境。AI智能测试通过三大核心突破实现变革：测试设计效率提升300%，人力成本降低30%；质量管控从事后验证转向全流程覆盖，缺陷预防能力增强；基于视觉理解的自我修复系统将脚本稳定性从70%提升至95%以上。这推动测试体系完成从“自动化”到“智能化”的颠覆性跃迁，成为企业构建数字化竞争力的关键工程能力。
