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OpenAI的动作比所有人想象的都要快。 上周二,OpenAI完成重组。其中一个重要变化是:彻底取消了与微软的排他性协议,结束了Azure长达六年的云服务独占模式。此前,OpenAI所有模型的训练、推理与部署都必须优先选择Azure,微软还享有优先购买权。 宣布与Azure“分手”后不到一周,OpenAI便火速宣布了与AWS的战略合作——双方达成一项价值380亿美元的云计算协议,OpenAI将全面接入
文章探讨产品在AI问答中曝光不足的问题,指出传统SEO思维已过时,需转向生成式引擎优化(GEO)。GEO核心是让AI模型在回答时主动引用品牌,而非仅追求搜索排名。作者通过AIBase工具监控发现,产品描述过于技术化导致AI无法理解,调整文案后曝光翻倍。预测到2026年,传统搜索流量将降25%,AI问答成为主流入口,建议主动优化而非被动等待。
本文探讨AI推荐已成为重要流量来源。通过CRM软件案例发现,豆包、通义千问等平台推荐带来50%新增用户,但传统分析工具无法追踪。提出GEO品牌监控三要素:引用场景(细分领域机会)、排名变化(关注前三位)、竞品对比(优化内容策略)。建议建立"监控-优化-验证"闭环,持续跟踪AI模型迭代和竞争动态,及时调整内容获取流量。
AI搜索正重塑品牌营销格局。用户不再点击多个链接,而是直接获取AI生成的综合答案。这意味着品牌在AI回答中“被提及”或“被忽略”成为关键,传统SEO排名被颠覆。生成引擎优化(GEO)应运而生,通过优化内容提升品牌在AI回答中的可见性。需建立监测体系追踪品牌提及率、情感倾向等指标,并持续产出高质量内容。AI搜索时代,品牌需将“被AI推荐”作为核心战略。
在AI搜索时代,品牌曝光不再依赖传统“蓝色链接”,而是取决于能否被AI聊天框(如文心一言、DeepSeek等)直接推荐。文章提出通过AIBase品牌监控服务,运用GEO指数量化品牌在AI大模型中的可见度,帮助品牌从被动等待转为主动抢占推荐位。核心方案包括:建立品牌信息库、监控多平台曝光数据、识别内容缺口,并通过优化官网结构、发布高关联内容、构建知识图谱等行动提升被推荐概率,最终实现从“隐形”到“被AI主动提名”的转型。
随着用户习惯向豆包、文心一言等AI助手提问,品牌竞争已从传统搜索引擎转向AI生成答案的“主动提及名单”。AI时代品牌面临三大痛点:内容难被AI推荐、品牌定位被AI误读、竞品提及率远超自身。AIBase推出品牌监控服务,通过全平台覆盖、精准解析品牌画像、GEO指数量化三大核心能力,构建“AI认知透视体系”,帮助品牌实现从“添加-分析-优化”的闭环管理,让复杂AI推荐逻辑变得清晰可操作,成为抢占用户心智的关键工具。
本文探讨餐饮业在移动互联网时代如何通过GEO(生成式引擎优化)提升本地搜索曝光率。文章指出GEO是传统SEO的进化版,聚焦AI搜索、地图搜索等新流量入口,并给出五个优化关键点:完善地图商家信息、优化关键词、提升评论质量、打造AI友好内容矩阵、持续监控排名表现。最后推荐使用AIBase GEO工具进行数据驱动决策,帮助餐厅在"附近搜索"中精准获客。
文章揭示AI搜索正悄然改变流量格局:年轻用户转向直接询问AI而非传统搜索引擎,导致许多品牌在用户决策路径中"消失"。通过三个真实案例对比,指出品牌在AI搜索中的可见度与传统认知严重脱节,并强调建立GEO思维的重要性——从"说给人听"转向"说给AI听",通过结构化内容、生态共建提升AI认知。最后提出四阶段实施框架,呼吁品牌把握时间窗口,在竞争对手反应过来前抢占AI搜索有利位置。
本文探讨生成式引擎优化(GEO)的核心策略,指出AI引用内容遵循五大标准:权威性(40%权重)、结构化程度(25%)、时效性(20%)、内容深度(10%)和用户意图匹配度(5%)。相较于传统SEO,GEO旨在让AI主动引用并推荐内容,而非仅提升搜索排名。文章提出六步实战方案:诊断现状、逆向分析竞品、创建AI友好模板、技术优化、建立引用飞轮及持续迭代,并强调避免机械堆砌关键词、忽视内容更新等误区。随着40%年轻用户首选AI工具搜索,提前布局GEO将成为获取流量的关键。
生成式AI正重塑SEO规则:搜索入口从点击列表转向答案直呈,SEO核心从"优化排名"升级为"优化被引用"。需打造能被AI摘录的内容(如FAQ、结构化数据),强化语义结构与权威性,监控"被AI引用"新指标。推荐使用AIBase GEO等工具量化AI可见性,实现从流量获取到答案源头的战略转型。