核心提示：这篇文章是对一家FLASH网站进行SEO优化的心得。大家可以参考下方法。 一般来说，普通的资讯站，或者文字内容多些的网站，优化起来都比较容易，因为这类文章相对来说对搜索比较友好，从搜索角度看，比较有内容。但目前仍然有许多企业网站，这类网站有个特点，就是主页或
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在AI搜索时代，传统SEO正被生成引擎优化（GEO）重塑。内容能否被AI“理解”并引用成为流量关键，而GEO策略需依赖专门的AI排名查询工具。文章指出，AI助手直接生成摘要而非链接列表，评估维度与SEO完全不同，需关注语义相关性、权威性和结构化程度。AIBase平台的GEO排名查询工具能模拟主流AI提问，检测内容曝光频率与上下文位置，支持竞品对比和中文场景优化。优化建议包�
随着ChatGPT等AI搜索引擎崛起，传统SEO正经历革命性变革。GEO应运而生，成为内容创作者必备新技能。AI搜索直接生成答案而非链接列表，这意味着：内容需被AI引用才能获得曝光；排名机制重构，更看重内容权威性和相关性；需同时优化多个AI平台表现。专业GEO工具能批量监控多平台表现，追踪内容在AI中的引用情况，通过历史数据分析排名趋势，帮助制定有效优化策略。
蚂蚁百灵团队开源高性能思考模型Ring-flash-2.0，在多项基准测试中表现优异；阿里通义7款模型登顶Hugging Face榜单，Qwen3-Omni凭借多模态能力全球第一。谷歌Veo3突破视频生成局限，可自动完成视觉任务；特斯拉推进人形机器人量产，马斯克称其为最重要产品。马斯克第六次起诉OpenAI窃取商业机密，苹果内部测试聊天机器人Veritas优化Siri，YouTube推出AI音乐主播增强互动，LiquidAI发布轻量级模型Liquid Nanos优化边缘计算。
随着AI大模型成为用户获取信息的主要入口，AIBase推出GEO排名查询工具，帮助品牌监测在豆包、DeepSeek、文心一言等主流AI平台中的曝光情况。该工具支持多平台检测、关键词追踪、可视化数据展示，可精准分析品牌是否被推荐、出现频次及具体场景，为制定AI大模型排名优化策略提供数据支撑。在GEO时代，抢占AI回答推荐位意味着获得全新流量入口。
随着AI大模型和智能搜索的快速发展，用户搜索习惯正从传统搜索引擎转向直接向AI平台提问。品牌能否被AI“推荐”已成为新的竞争力。AIBase推出的GEO排名查询工具，专为监测品牌在AI对话中的曝光率、推荐次数及呈现方式而设计。它支持多平台同步检测，提供可视化数据分析和历史记录对比，帮助团队优化AI搜索排名。该工具不仅统计曝光量，还能还原AI对话细节，为品牌形象提升提供数据支持，是布局AI流量的重要利器。
9月23日，美团LongCat团队发布全新高效推理模型LongCat-Flash-Thinking。该模型在保持极致速度的同时，性能更强大、更专业，在逻辑、数学、代码、智能体等多个领域的推理任务中达到全球开源模型最先进水平（SOTA），部分任务性能接近闭源模型GPT5-Thinking。它增强了智能体自主调用工具能力，扩展了形式化定理证明能力，成为国内首个结合深度思考、工具调用与非形式化、形式化推理的大语言模型。在数学、代码、智能体等高复杂度任务上表现尤为突出，多项基准测试成绩领先开源及闭源顶尖模型，已在HuggingFace、Github全面开源。
随着AI平台成为用户获取信息的重要入口，品牌在AI推荐中的曝光度直接影响用户触达。文章提出GEO（生成引擎优化）概念，强调其相比传统SEO更关注AI平台的推荐权重。AIBase推出的GEO排名查询工具可帮助品牌方检测在主流AI平台（如豆包、DeepSeek等）的曝光情况，通过选择平台、输入测试问题及品牌关键词，快速获取推荐率、曝光次数等关键指标。该工具适用于品牌营销、SEO优化及研究机构，为提升AI场景品牌可见度提供数据支持。
在AI应用爆发式增长的背景下，生成引擎优化（GEO）已成为产品增长的关键策略。与传统SEO不同，GEO专注于优化AI平台和生成式搜索引擎中的内容可见度。文章介绍了AIBase推出的GEO排名查询工具，支持实时监测豆包、DeepSeek、通义千问等主流平台，具备多平台监控、智能检测和关键词追踪功能。通过科学的数据分析，帮助用户制定差异化优化策略，提升应用在各大平台的搜索表�
AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态。美团推出高性能推理大模型LongCat-Flash-Thinking；阿里开源Wan-Animate模型革新AI视频生成；字节跳动发布豆包翻译模型，支持28种语言互译；华为与浙大联合推出安全大模型DeepSeek-R1-Safe；阿里云即将发布跨模态模型Qwen3-Omni；xAI推出计算成本降低98%的Grok4Fast模型；YouTube发布多项AI创作辅助功能；IBM推出轻量级文档处理模型Granite-Docling-258M；中科院发布类脑大模型SpikingBrain实现百倍速度突破；OpenAI将推出仅限Pro用户的计算密集型新功能。
区块链技术凭借去中心化、不可篡改等特性，在金融、政务、供应链等领域展现出巨大应用潜力。然而，随着数据上链规模指数级增长，传统区块链存储模式逐渐暴露出数据冗余度高、节点负载不均、存储成本飙升等问题。微算法科技（NASDAQ: MLGO）聚焦区块链存储效率瓶颈，引入阿基米德优化算法（AOA）重构分布式存储架构，通过智能算法优化数据存储与节点协作机制，为区块链规模化应用提供创新解决方案。该方案通过动态分片策略、节点负载均衡与共识效率优化，显著降低数据冗余、提升存储性能，推动区块链存储系统向智能化动态调节演进。未来，AOA技术将持续演进，引入量子计算加速与跨链协议融合，构建更高效的分布式存储生态。
