通过辅导新手学习SEO，好多新手感觉SEO很神秘，很难。其实不然，建议新手在学SEO的同时，学习一些基础知识，可以让你快速上手！那么，需要了解哪些基础知识呢，腾飞总结几点，大家一起学习交流！一：HTML什么是HTML，即超文本标记语音，我的理解就是用代码的形式表示五颜六色的网页
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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。
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�
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搜索引擎普及，传统SEO正经历深刻变革。文章指出，超60%用户开始使用AI搜索，而AI直接给出答案而非展示链接，导致品牌面临可见度危机。为此提出GEO（生成引擎优化）概念，强调需通过专业工具监测AI排名，并推荐AIBase平台的多平台覆盖、真实场景模拟和竞品分析功能。最后给出四步优化流程：建立监测基准、分析排名差异、针对性内容优化、持续迭代，帮助品牌在AI时代建立竞争优势。
知名网络基础设施服务商DNS.COM今日宣布战略调整，定位升级为“全球化一站式基础设施安全服务商”。此次转型标志着公司从传统DNS服务向综合性安全服务迈进，创新提出“一站式安全”架构，将安全能力深度融入DNS解析、云计算等基础设施层面。新战略以智能DNS解析、全球安全节点部署、专业服务保障为三大支柱，通过AI驱动技术提升威胁防护能力，最高支持6T级DDoS防护。公司计划2026年前在全球部署超100个安全节点，助力企业降低安全管理成本，推动行业向主动安全治理演进。这一调整有望为数字化转型中的企业提供更高效、全面的安全解决方案。
嘉立创集团宣布收购Ican工具箱并永久免费后，为感谢历史付费用户支持，现已开启全额退款通道。退款对象为所有通过官方渠道购买过付费版的个人用户，需在2025年10月31日前凭购买凭证申请。此举体现"用户至上"理念，旨在回馈早期支持者。用户可访问官网"退款通道"入口，按指引提交申请。Ican工具箱含95+项实用功能，覆盖机械设计核心环节，现永久免费开放，助力行业进步。
如今，AI赋能业务已非遥不可及，而是切实帮助企业降本增效的新方案。文章以获客、销售、服务、办公四大场景为例，说明AI如何替代重复性工作：营销人员可借助AI工具快速生成高质量素材；销售可将客户跟进、资料更新等琐事交给AI，专注高价值沟通；售后AI能24小时响应基础问题，提升服务效率；办公场景中，AI还能辅助招聘筛选、邮件撰写等日常任务。通过引入具备理解、推理、执行能力的智能工具，企业能以更少人力、更高效率实现业务优化，未来率先布局AI的企业将更具竞争优势。
AI正推动软件测试领域变革，测试团队脚本维护时间减少60%，工作重心转向策略设计与异常监控。行业报告显示，AI驱动的测试效率提升显著，尤其在探索性测试中可发现人工难以预见的边缘场景缺陷。实践案例表明，金融、汽车等行业引入AI测试后，迭代周期缩短，用例自动生成率大幅提升。未来测试工程师将更专注于质量体系设计和风险分析，而非脚本编写，实现从“人工密集型”向“智能驱动型”的转变。
