站长之家(Chinaz.com)注：谷歌方面称，将一步步移除移动搜索结果页中给站点打上的“Mobile-friendly”标签，但这并不表示谷歌放弃了“移动友好算法”。日前，谷歌方面表示已经着手开始移除移动搜索结果中的“Mobile-friendly”标签，只是不再显示标签，而非放弃“移动友好度算法”
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本文提供保姆级GEO优化教程，30分钟完成全流程。第一步用AIBase免费工具测试品牌在AI搜索中的排名现状；第二步分析竞品被推荐原因，找出自身产品页缺失内容；第三步快速优化：添加FAQ板块、补充真实用户评价、增加结构化产品描述；第四步等待3-5天后重新检测排名变化；最后建议每周持续监测。全程无需技术背景，通过"测试-优化-再测"循环，中小企业也能有效提升AI搜索曝光。
AI时代品牌需抢占AI搜索优化(AISEO)与生成式引擎优化(GEO)先机。文章指出，随着豆包、文心一言等AI助手成为主要信息渠道，品牌在AI平台的可视度直接影响用户决策。核心策略包括：优化品牌在AI训练数据中的曝光，发布高质量内容；参与问答社区自然植入品牌；使用GEO排名工具监测优化效果。重点推荐AIBase平台的GEO查询工具，可覆盖主流AI平台并提供竞品分析和专业优化建议，帮助品牌提升AI推荐权重，抢占流量入口。
火山引擎近日升级企业级AI搜索助手，底层模型升级至豆包大模型1.6，全面提升搜索、推荐、问答能力。该平台支持“开箱即用”，企业可快速构建专属对话式搜索助手，已在电商导购、视频新闻、AI搜图、智能硬件等多场景落地，帮助优化产品体验，为业务增长注入新动能。
本文针对中小企业GEO优化难题，推荐免费工具AIBase的GEO排名查询功能。该工具支持多平台监测，自动分析品牌在ChatGPT、豆包等AI搜索中的排名，并提供具体优化建议。通过实际案例说明，持续使用可显著提升AI搜索可见性，帮助企业在AI流量增长中抢占先机。
在AI驱动搜索的新时代，传统SEO已不再是唯一战场。文章提出GEO（生成式引擎优化）策略，核心是让品牌信息出现在AI助手的回答中，比传统搜索排名更重要。GEO通过品牌识别优化、内容适配重构、引用源建设和对话式体验设计四大模块，提升AI回答的准确性和引用频率。建议结合SEO与GEO双轮驱动，并利用AIBase等工具监测优化效果，抢占AI搜索流量入口。
谷歌Gemini 3.0 Pro开始小范围推送，强化推理与多模态能力；百度发布全球领先文档解析模型PaddleOCR-VL，重塑OCR技术格局；爱诗科技完成亿元B+轮融资，ARR突破4000万美元；Anthropic推出Claude“skills”功能，提升AI工作效率；Pinterest推出AI内容限制工具，用户可自定义减少生成式图像；开源多模态模型LLaVA-OneVision-1.5超越Qwen2.5-VL；OpenAI视频生成模型Sora 2上线微软Azure平台，进入公共预览阶段；旅行搜索引擎Kayak推出“AI模式”，简化旅行规划与预订流程。
本期AI日报聚焦多项技术突破：火山引擎发布豆包视频生成模型1.0pro+fast，速度提升3倍且价格下降72%；百度与上海体育大学推出“上体体育大模型2.0”，拓展AI在运动员训练等场景应用；谷歌Gemini新增一键生成PPT功能；美团发布LongCat-Video模型，支持5分钟连贯视频生成；xAI推出虚拟女友Mika引发热议；MiniMax开源高性能M2编码模型；OpenAI上线企业知识管理功能；另报道20岁辍学生开发的AI笔记工具Turbo AI半年用户破500万，展现年轻创业者的技术影响力。
本文探讨生成式AI搜索时代品牌面临的新挑战。传统SEO策略在AI搜索中失效，用户不再点击链接，而是直接获取AI生成的答案。核心问题从"排名竞争"转为"被提及竞争"——超60%用户只关注AI推荐的前3个品牌。文章提出GEO（生成式引擎优化）概念，通过5个实用建议提升品牌在AI搜索中的可见度，包括优化AI可读内容、获取权威媒体报道等，并推荐免费检测工具帮助品牌把握AI搜索新机遇。
AI正在重塑搜索方式，品牌需关注在生成式AI结果中的曝光度。AIBase推出的GEO品牌可见度查询工具，帮助企业评估在AI搜索中的曝光情况，发现增长空间。其三大价值：洞察竞争格局、指导内容优化、量化品牌可见度。工具支持多平台可视化展示、自动生成排名报告、免费使用。在生成式搜索时代，GEO查询已成为竞争必备，通过数据驱动优化策略，确保品牌在AI世界持续可见。
这几天，OCR这个词，绝对是整个AI圈最火的词。因为DeepSeek-OCR，甚至让OCR这个赛道文艺复兴，又给直接带火了。 整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。 然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL
