在半导体制造领域，数据驱动的精准决策成为提升良率、降低成本的核心。传统数据分析系统面临三大挑战：技术门槛高、分析周期长、知识传承难。格创东智推出的GT+Insights产品，通过自然语言交互实现“对话即分析”，大幅降低使用门槛。该系统采用语义建模技术，将复杂物理数据转化为业务友好模型，支持分钟级全链路良率根因分析。目前已在多家半导体企业成功落地，助力客户显著提升生产效率，推动行业向智能化持续迈进。
在传统SEO日渐式微的今天，72%的消费者通过AI搜索获取品牌信息，而你却对此一无所知。 “我们的产品在传统搜索引擎上排名很靠前，但用户却说在AI问答里从没看到过我们。”这已成为许多企业主的新困惑。 当用户逐渐习惯直接向ChatGPT、豆包等AI平台提问“推荐一款好用的项目管理软件”，而非在搜索引擎中逐个打开网站对比时，一个新的流量战场已经形成。 数据显示，�
GEO是什么?AI搜索时代品牌必须掌握的新玩法! 最近很多品牌方都在问:现在用户都习惯直接问AI了，我们的品牌怎么才能在AI的回答里脱颖而出? 今天就来聊聊一个全新的概念——GEO（生成式引擎优化），以及AIBase刚刚推出的一款神器，帮你解决这个痛点。
某互联网大厂品牌总监分享：投入200万SEO使"企业级CRM"关键词在Google排名第一，但用户用ChatGPT询问"推荐适合中国企业的CRM系统"时，AI回答中根本没有该品牌。更值得警惕的是，竞品不仅被提及，还被AI用"性价比高""用户体验好"等正面词汇描述。这揭示2025年品牌营销最大盲区：企业不知道AI如何"看待"自身品牌。 数据显示超40%年轻用户开始使用AI搜索作为主要信息渠道，而绝大多数企业对自己在AI平台的"形象"一无所知。文章提出GEO品牌监控概念，通过覆盖度、推荐强度、信息质量三个维度量化品牌在AI搜索中的影响力，并给出五步实施流程：建立监控基线、竞品对标分析、设置持续机制、深度洞察挖掘、数据驱动优化。通过真实案例说明，系统化GEO优化能在3个月内提升品牌提及率33个百分点，证明AI搜索时代的品牌竞争已从"被看见"升级为"被AI信任"。
本文探讨AI时代品牌在生成式引擎优化(GEO)中的重要性。文章指出，2025年78%企业面临AI搜索流量获取难题，而采用GEO策略可提升内容引用率40%、降低用户决策成本50%。核心解析影响AI排名的7大因素：内容权威性(EEAT)、结构化程度、语义丰富度、信息可验证性、更新频率、用户交互信号及多平台适配，并提供免费监测工具帮助实时追踪品牌在AI平台的表现。
本文介绍AI搜索时代品牌面临的新挑战：官网流量被AI工具分流，传统SEO工具无法监测AI平台曝光情况。作者推荐使用AIBase GEO工具，它能监控品牌在豆包、DeepSeek等五大国产AI平台的曝光数据，通过总检测次数、推荐数、曝光数、曝光率四个核心指标量化表现。文章详细演示了设置监控任务、分析数据、针对性优化官网内容的完整流程，强调工具需配合高质量内容持续优化，帮助
随着AI搜索崛起，传统SEO面临挑战。2024年美国58.5%的Google搜索无点击，71%用户通过AI获取产品推荐。文章提出GEO（生成引擎优化）概念，强调需优化AI推荐曝光率而非关键词排名。通过AIBase等工具可监测多平台曝光数据，建议采用结构化内容、问答式描述、定期更新三大优化策略。案例显示优化后品牌曝光率提升38%，自然流量增长210%。作者呼吁企业立即建立GEO监测体系，在AI搜索时代抢占先机。
随着AI搜索逐渐取代传统搜索，品牌在AI模型中的曝光度成为新流量入口。文章指出，品牌AI搜索监控能量化品牌在各大AI平台的提及频率、与竞品对比表现及触发关键词，帮助企业优化内容策略。以徕芬品牌为例，通过AIBase平台监测发现其高频曝光数据，说明AI推荐正成为品牌认知新战场。未来3-5年，品牌需通过持续监控主动提升AI可见度，从"被动曝光"转向"主动可见"。
vivo于10月30日启动OriginOS 6公测招募，持续至11月8日，覆盖X Fold5、X200系列及iQOO 13等10款机型。系统将分批推送：首日5000名，次日1.5万，后续逐步增加至全员覆盖。用户需先升级系统至最新版，通过设置内入口报名。新系统搭载蓝河流畅引擎，重构安卓核心，通过超核计算、光子存储等技术提升多核性能、帧率稳定性及多任务流畅度。官方提醒更新前务必备份数据，确保安全。
在传统搜索流量下滑超40%的今天，忽视GEO优化可能意味着品牌在AI世界中的“集体失语”。 “去年我们的水产品出口还主要依赖展会与传统B2B平台，今年启动GEO布局后，北美大客户询盘占比显著提升。”一位澄迈海产品加工企业外贸负责人分享道。这一变化背后，是2025年全球采购市场正在发生的结构性变革—— 当传统外贸企业仍聚焦SEO优化时，国际买家已转向生成式AI工�
