通过浏览博客园的文章发现，很多朋友对分层架构特别感兴趣，刚好我刚做完的毕业设计就是专门研究.NET平台上分层架构的（题目叫“基于.NET平台的分层架构与设计模式应用研究”）。通过做这篇论文，我对分层架构有了一定的了解，所以，就萌发了想写一个文章系列，详述一下
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在AI技术日新月异的今天，我们的信息获取方式正经历着一场革命。截至2025年，中国生成式AI产品用户规模已达7.83亿，占网民整体的72.3%。当越来越多的人不再自己翻找网页，而是直接向DeepSeek、豆包、文心一言等AI平台提问时，一种全新的营销方式——GEO（生成式引擎优化）应运而生。 GEO与传统SEO（搜索引擎优化）有着本质区别。SEO追求的是网页在搜索结果中的排名，而GEO
2025年10月28日，悦享控股发布悦灵犀AI 3.0版本，实现革命性AI底层架构全栈升级。核心突破包括：自研北宸星烁3.0大模型显著提升人像建模与光影控制能力；全新AI写真系统支持75种风格、4K人像生成及30fps视频输出，打通“从静态图像到动态影像”全链路创作；创新多智能体协作体系模拟真实影楼全流程，用户通过简单指令即可获得专业级AI写真。此次升级标志着AI从工具型走向生态型，重新定义智能内容创作新时代。
火山引擎推出国内首个融合国家智库理论框架与大规模实战验证的数据智能体评测体系，同步发布《2025数据智能体实践指南》。该体系直面传统评测重技术轻业务、预设答案难适配动态场景、局部能力检验不足三大痛点，确立业务关联性、可操作性与前瞻性设计原则。覆盖分析洞察、可视化呈现、鲁棒性三大核心维度，通过151道测试题量化智能体能力并划分达标/工业可用/专业研究三级标准。采用标准化闭环流程与自动化评分机制，为数字化转型深水区企业提供选型优化依据，推动产业智能化进入精准量化新阶段。
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。
本文介绍在Facebook高效寻找客户的五大策略：明确目标客户画像，优化账号资料与内容，精准投放广告，积极互动建立关系，提供优质服务促成合作。强调持续优化策略才能在激烈市场中脱颖而出，助力业务拓展。
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。
文章指出生成引擎优化(GEO)已成为品牌曝光新战场，需针对不同AI平台制定策略。重点分析了五大主流平台特性：ChatGPT用户基数最大，适合全球品牌；Claude擅长专业内容；Gemini与谷歌搜索结合紧密；文心一言主导中文市场；通义千问在电商领域有优势。文章强调需通过专业排名查询工具实现多平台自动化监测，结合竞品分析和趋势追踪，持续优化权威性内容、用户案例等关键要素，建立数据驱动的长效优化机制。
AI驱动搜索时代，传统SEO已无法确保品牌在AI回答中被引用。GEO（生成引擎优化）成为新战略，核心是让品牌被AI模型主动提及。关键指标包括品牌在AI回答中的提及频率、关联关键词覆盖度及与竞品的可见性差距。实施需建立GEO指数监控体系，通过AIBase等工具实现“监控→分析→优化”闭环，从内容结构化、信源权威性、主题集群建设等方面提升品牌在AI模型中的提及率。
文章指出AI搜索正成为被忽视的流量新战场，多数品牌对其在AI推荐中的表现一无所知。提出GEO（生成引擎优化）概念，通过可见度百分比、曝光绝对值和竞争相对位置三个维度量化品牌在AI回答中的影响力。强调需用专业工具监控跨平台表现、识别用户真实需求、评估策略有效性，并通过国货彩妆案例展示数据驱动的优化如何提升AI推荐能见度。未来GEO将向多模态监控、情感分析和预测洞察演进，成为AI时代的品牌生存必备能力。
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。
