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。
随着大语言模型和生成式AI普及，品牌可见度竞争已转向AI问答界面——这就是生成引擎优化(GEO)。传统SEO关注搜索列表排名，而GEO要求品牌被AI模型在回答用户问题时“推荐”或“提及”。AIBase推出的GEO排名查询工具，通过覆盖五大主流AI平台、模拟真实用户场景、精准统计推荐频次与排名，帮助企业监测品牌在AI问答中的表现，为提升AI搜索排名提供策略指导。
本文介绍AIBase推出的GEO排名查询工具，解决传统手动查询AI平台时效率低、数据难统计的问题。该工具支持一次性检测多个主流AI平台（如ChatGPT、文心一言等），通过自定义提问模拟真实用户查询，自动统计品牌曝光次数、推荐频率及竞品对比数据。核心功能包括多平台覆盖、批量关键词跟踪、可视化结果分析，帮助用户量化品牌在AI问答中的表现，并通过优化内容提升曝光率。建议定期监测，结合具体场景设计问题，持续迭代优化内容策略。
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。
