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从短视频兴起冲击图文内容,到小红书等生活分享社区崛起,这几年用户日常“刷”的APP几经更迭,社交内容平台的竞争格局也早已悄然重塑。 在这场持续的变局中,微博这个曾经的舆论主阵地,却逐渐显露出一种结构性困境:对外看,平台整体竞争力不足,声量呈下行趋势,外界对它的关注度与新鲜感都在减弱;向内看,平台内容主要由明星与大V驱动,逐渐成为品牌曝光、事
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。
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。
随着生成式AI成为主流信息入口,GEO(生成引擎优化)成为企业品牌曝光的关键。其核心是让品牌信息成为AI生成答案的首选引用源,而品牌AI搜索监控正是落地GEO策略的关键抓手。AIBase平台提供品牌监控服务,帮助企业精准追踪AI搜索可见性、解析GEO指数,实现数据驱动的优化。通过多平台覆盖、核心指标追踪和竞品对标分析,让品牌在AI生态中精准占位,提升权威性与可见性�
文章探讨AI时代品牌在ChatGPT等平台可见度的重要性。某SaaS品牌发现其产品从推荐列表中消失,凸显品牌在AI生态中可见度变化难以察觉。数据显示71%美国用户用AI研究品牌,而LLM每次仅引用2-7个域名。建议通过三个维度监控品牌引用:推荐场景、频率排名、竞品对比。提出建立监控体系,重点关注推荐型、对比型、场景型问题,使用AIBase等工具覆盖国内主流平台,持续优化内容形成闭环,确保品牌在AI推荐中保持竞争力。
作为一款上线了16年的互联网“老”产品,2025年的微博,下一步要怎么增长? 微博刚刚给出了答案:打造“关注流+推荐流+热点流”三驾马车。 10月18日,微博V影响力大会在北京举行。活动现场,微博运营高级副总裁曹增辉坦承:“今年是微博内产品消费场景变化最大的一年”。 一方面,微博发力“推荐流”,与基于社交的“关注流”,
随着AI搜索普及,品牌竞争转向生成引擎优化(GEO)新战场。传统SEO依赖网页排名,但AI模型直接生成答案,导致品牌在AI回答中的曝光陷入盲区。AIBase推出GEO品牌监控工具,实时追踪品牌在主流AI模型的提及情况,提供可见性分析、竞品对比及用户问题挖掘,帮助品牌优化内容策略,提升AI搜索存在感,让AI更倾向主动推荐。
在AI回答取代点击的时代,你的品牌若未被AI提及,就意味着在数字世界中不复存在。 你是否发现,传统搜索引擎的流量正在下滑?这不是你的错觉,而是用户行为发生了根本性转变:越来越多人不再点击搜索结果,而是直接向ChatGPT、豆包、DeepSeek等AI平台提问,并直接采纳AI给出的答案。 当用户问“推荐一款好用的项目管理软件”时,如果AI没有提及你的品牌,你就失去了一个�
微算法科技(NASDAQ MLGO)推出基于AI的动态权重学习模型,解决区块链账户关联分析中传统静态模型难以适应业务快速变化的问题。该模型采用分层架构,结合注意力机制LSTM、联邦学习等技术,实时捕捉交易模式演变,动态调整账户关联权重。在分片效率、风险控制、资源分配等领域应用效果显著,提升交易处理速度与欺诈识别率。未来计划融合多模态数据,探索量子机器�
AI搜索时代,品牌可见性从搜索结果页转向AI回答结果。AIBase的GEO品牌监控工具通过追踪品牌在主流AI模型中的曝光表现,量化AI搜索可见性,帮助品牌优化GEO指数。核心功能包括:监测品牌提及频率与语义倾向、对比竞争对手表现、分析各平台曝光趋势、挖掘用户查询热点。使用流程简单直观,支持品牌实时掌握AI生态中的声量,以数据驱动策略优化,确保在AI搜索时代保持竞争力。