PingWest品玩 9 月 7 日讯，引述solidot的消息，IBM 与 NYPD 合作开发了视频分析软件帮助纽约警方去识别视频中的目标。IBM最早在 2012 年就为警方开发出了基于身体特征的视频搜索技术，允许根据肤色、头发颜色和脸部胡须搜寻人。NYPD 则证实 IBM 为他们开发了搜索视频目标的软件，
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随着AI搜索和大型语言模型的普及，传统SEO不再是唯一流量来源。文章提出生成式引擎优化(GEO)新策略，强调品牌需在AI回答中被引用和信任。核心要点包括：定义GEO与品牌监控概念；分析必须立即部署AI搜索排名策略的四大趋势；提供四步实操方案（设定监控维度、搭建工具流程、优化内容结构、建立反馈机制）；推荐免费工具AIBase帮助中文用户快速上手。建议品牌从传统SEO转向GEO+品牌监控双轨制，通过系统化监控抢占AI搜索时代先机。
本文介绍AI时代的生成引擎优化（GEO），即通过AIBase工具监控品牌在AI模型中的表现。用户只需输入品牌信息，系统即可分析AI对品牌的认知画像，包括核心产品分类、关键词分布及竞争对比。该工具帮助品牌优化内容结构，提升AI引用率，实现从“被AI忽略”到“被主动推荐”的转变，是新时代内容营销的关键路径。
朋友公司实验发现：当用户询问AI“推荐项目管理工具”时，其产品在豆包被推荐，但在通义千问未被提及。这揭示AI搜索流量正从Google转移，但品牌难以追踪在AI平台的表现。传统分析工具无法解决此问题，需专门GEO工具。AIBase GEO可同时监控5大主流AI平台，实时反馈品牌曝光数据，并通过可视化图表展示可见度变化。该工具特别适合关注AI搜索流量的ToB企业，建议将监控与内容优化形成闭环，以应对2030年AI搜索预计占总量62.2%的趋势。
随着生成式AI崛起，传统SEO正转向GEO（生成引擎优化）。AIBase推出品牌监控服务，覆盖主流AI模型，通过三步流程帮助品牌追踪在AI回答中的提及率、语义画像及竞品动态，生成可视化报告。该工具能助企业掌握AI认知逻辑，优化内容策略，抢占生成式流量红利。
2025年AI搜索正重塑数字营销规则。传统搜索引擎提供多个链接供用户选择，而AI直接给出单一答案，品牌若未出现在答案中即失去曝光机会。文章通过国产护肤品牌案例显示，AI截流导致其流量下滑——用户直接采纳AI推荐，而非访问官网。核心策略包括：建立品牌监控基线、追踪真实查询需求、优化结构化数据、覆盖长尾关键词，并布局权威背书与多模态内容。企业需系统性管理AI对品牌的认知，头部品牌应确保定位准确，新兴品牌可抓住细分需求建立初始可见度。
在为SaaS公司进行内容审计时发现，虽然官网在Google排名前三，但在ChatGPT和豆包等AI搜索平台询问"推荐项目管理工具"时却未被提及。这揭示了传统SEO与AI搜索排名的差异：AI搜索更看重内容权威性、信息新鲜度和结构化程度，而非外链和关键词密度。数据显示，58.5%的Google搜索为零点击，ChatGPT日查询量超10亿，AI搜索正分流传统流量。建议企业使用AIBase等工具监控多平台曝光数据，通过优化高质量内容提升AI搜索排名，尤其适合ToB企业、教育机构和本地服务商。
随着ChatGPT等AI搜索工具成为用户获取信息的新入口，传统SEO已无法满足品牌曝光需求。生成引擎优化（GEO）成为数字营销新战场，需通过专业工具系统提升品牌在AI搜索中的排名表现。超过40%用户使用AI对话工具替代传统搜索，若品牌未出现在AI回答中将失去流量。GEO面临三大挑战：结果不透明、多平台差异、动态变化。优化需关注曝光次数、可见度、排名位置及竞品对比四大�
AI搜索时代，58.5%的Google搜索已成"零点击"，ChatGPT日查询超10亿次。品牌若未出现在AI工具推荐中，将错失新流量入口。文章提出GEO（生成引擎优化）概念，强调需监控品牌在豆包、DeepSeek等AI平台的曝光排名，并推荐AIBase工具实现数据可视化。建议企业建立监测基线，聚焦高价值问题优化内容，形成"监控-优化-验证"闭环，抢占AI推荐流量先机。
2025年10月25日，在山西太原的一场回门宴上，一场跨越时空的温情对话悄然上演，引发了现场宾客及众多网友的广泛共鸣。这场回门宴的新娘李女士，精心策划了一场特别的惊喜——播放父母34年前的结婚录像。 当日，当这段记录着1991年婚礼场景的录像在回门宴上播放时，现场宾客集体发出惊叹声，沉浸在往昔的回忆之中。令人意想不到的是，这场惊喜事先并未告知李女士�
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。
