接着前面收集的SEO诊断案例，发现一件很有意思的事情，个人因为做的都是企业站，对于行业跨度不算大，但是这次大面的被K中了解到很多网站被K，真的如BSG的robin所说的那样，不少是医疗站点和淘宝客站点，收集的这五个站里面就有一个是医疗站点，这也是今天我要跟大家分析的一个案例
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知名IPv6测试网站test-ipv6.com宣布将于年底关闭。开发者jfesler表示，自2010年以来已为这个无收入项目投入大量资源，现在决定将精力转向家庭。网站镜像运营商需在12月前停止更新。部分源代码已在GitHub公开，但仍有未公开内容。域名不会转让，可能交由公益组织管理。针对添加广告的建议，开发者明确拒绝，称"世界上广告已经够多了"。
《绝地求生》将于10月2日强势回归“饥荒险境突围”困难模式，活动持续至10月14日。通关可获得幸运宝箱及赫斯珀里亚行动宝箱奖励。攻略建议提前收集物资，优先合成汤姆逊/S12K及扩容弹匣，利用工作台制作装备。需启动所有发电机并找到出口才能通关，每局物资可保留。推荐使用加速器优化游戏体验，避免服务器拥堵。
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�
9月26日杭州举办的“2025金球对话·IAEE Predict”论坛聚焦人工智能对全球营销生态的影响。每日互动董事长方毅提出，AI通过海量数据构建细分维度，实现精准人群触达，以“20%的精准触达撬动80%效能”。其推出的AITA智能助手能融合知识库，生成全链路营销策略。方毅强调，线上画像与线下场景结合可解决传统展会“人走茶凉”痛点，未来通过AI技术可实现展商与客商的智能匹配、内容渗透及持续留存。AI技术正推动营销方式向更精准、高效迭代。
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。
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�
上海建发致新医疗科技集团作为全国领先的医疗器械流通商，通过完善供应链体系与创新服务模式，为行业高质量发展持续赋能。其服务网络覆盖全国31个省市，直接服务超3300家医疗机构，提供上万种产品及配套服务。公司依托高效仓储物流与精细化库存管理，简化采购流程，提升运营效率。同时，与百余家国内外知名厂商建立稳定合作，构建覆盖广泛、响应迅速的分销网络，助力优质产品快速渗透市场。此外，公司推出SPD智慧管理服务，实现耗材全流程数字化管理，推动供应链智能化升级。未来，建发致新将持续深化创新，以全产业链服务能力为医疗器械行业注入活力。
小米发布首款开源端到端语音大模型Xiaomi-MiMo-Audio，拥有12亿参数，在智能性、情感表达和交互适配方面接近人类水平。该模型最大技术突破在于少样本学习能力，通过创新预训练架构和超一亿小时训练数据，成功突破传统语音模型依赖大规模标注数据的技术瓶颈。基于Transformer架构，支持音频重建和音频转文本等多任务处理。小米已在Huggingface平台发布预训练和指令微调版本，并在Github开源Tokenizer模型，为研究者和开发者提供完整工具链。
