生成引擎优化（GEO）：人工智能对话引擎时代的SEO未来
Brief news summary
网络营销正迅速发展，像Google的Gemini、Claude和ChatGPT这样的AI驱动对话引擎正在改变用户寻找和互动内容的方式。传统的自然搜索策略逐渐失效，近60%的搜索没有点击访问网站。用户越来越多地直接从AI语言模型获取信息，绕过了品牌网站，降低了高搜索排名的影响力。为了应对这种变化，营销人员开始采用生成引擎优化（GEO），专注于创建AI易于理解的内容。GEO利用清晰的上下文元素，如术语表、详细的常见问答、增强的元数据、先进的架构标记，以及如llms.txt等工具来理清网站结构。通过强有力的引用和反向链接保持权威，仍然是赢得AI信任的关键。虽然基于传统的SEO原则，GEO仍要求产生高质量、结构合理、便于AI参与的内容。在这个不断变化的环境中取得成功，需要专业知识、专注以及战略规划。这证明，尽管技术不断进步，有效的数字营销仍然依赖于细致的准备。作为当今的网络营销人员，由于网络内容的发现和消费方式快速变化，面临很大挑战。传统上，自然流量来自用户在谷歌等主要搜索引擎上搜索，查看排名靠前的结果，并点击最合适的链接。然而，AI对话引擎正在迅速改变这一格局，加快了这种变化的速度。 因此，网站的直接流量逐年下降，付费广告成本增加但转化率降低，而谷歌的Gemini AI辅助结果在搜索中占据主导地位。去年，大约60%的搜索结束时用户没有点击，且这一趋势不断上升。搜索排名前列的价值已降至几年前的一半以下。 那么，未来的道路在哪裡？ 引入GEO（生成引擎优化）。 越来越多的用户不再看到传统的链接，更重要的是，传统搜索引擎的设计本意是提供答案，而非仅仅展示页面。像Claude或ChatGPT这样的AI驱动工具，专注于直接提供答案，而非引导用户点击链接。谷歌最近的“AI模式”也在表明其在朝这个方向转变。 例如，我带女儿搜索二手车时，关于功能和可靠性的几乎所有问题都由Claude直接回答，无需访问多个网站。虽然还不完美，但大型语言模型（LLMs）正越来越多地引导用户在传统品牌接触之外的客户旅程。这引出一个关键问题：营销人员如何影响AI生成的推荐？ 好消息是，许多创造搜索引擎权威内容的方法依然重要：制作优质内容，确保可访问性，以及提供强有力的元数据。无论是传统搜索引擎还是AI增强的搜索，都需要上下文和结构来解读内容。除了传统的SEO问题外，营销人员现在还必须关注AI如何感知和索引他们的内容——这是一个快速发展的新领域，广泛被称为GEO。 理解内容以供LLMs使用 虽然对人类有价值的内容也有助于LLMs，但关键在于它们的推理能力。LLMs擅长处理语言模式，但缺乏真正理解。例如，人类知道“AWD”意味着全轮驱动，“手动”指变速箱类型。没有明确的上下文，LLMs只会看到文字，可能会误解“手动”是一本书，或者不了解“AWD”的意思。虽然训练数据提供了一定的背景信息，但营销人员可以通过在网站上加入详细解释，比如丰富的词汇表——这是专家如Corey Vilhauer倡导的做法。 精心设计的常见问题解答（FAQ）也发挥着新的作用，它们不仅关注预设的用户问题，还考虑LLM可能提出的问题。对这些预期问题提供准确的答案，可以增加AI主动展示它们的可能性。 加强元数据的作用 Schema标记和嵌入语义，比如微数据（microdata）或JSON-LD，虽然不是新事物，但如今变得更加重要。Schema. org提供了数百种不同用途的Schema，过去，营销人员主要针对那些帮助谷歌丰富结果（Rich Results）的Schema，但AI更广泛的理解能力允许利用更丰富、更贴合实际内容的Schema类别。 一种新兴工具是llms. txt文件，它类似于sitemap. txt，但专为LLMs设计。该文件采用Markdown格式，为LLM提供一份指导你的站点的导览，突出重点区域、术语和功能，以改善AI的理解。 通过专业建立权威 建立权威依然至关重要——除了优质内容外，还包括通过合作、媒体曝光、准确的维基百科内容和高质量的反向链接来提高知名度。当他人引用你的网站内容时，网站的权威性就会提升，也增加了AI引用的可能性。权威性不仅取决于内容的质量，更依赖于人类的认可。 旧原则，新意义 许多传统SEO策略仍然关键，但由于内容现在竞争的重点已超越直接访问网站，紧迫感增强。你的信息、网站结构和数据质量都必须达到一流。没有捷径可走，实际上，也从未存在过捷径。
Watch video about
生成引擎优化（GEO）：人工智能对话引擎时代的SEO未来
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
I'm your Content Creator.
Let’s make a post or video and publish it on any social media — ready?
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Hot news
Home Depot（HD）的人工智能推动是否会抵消同店销售的放缓以及盈利前景的走弱？
广告 美国 / 专业零售 / 纽交所代码：HD 家得宝（HD）在人工智能努力上能否平衡同店销售额下滑与盈利前景？ Simply Wall St 由Sasha Jovanovic审核 2026年1月16日 近日，家得宝公布了较弱的同店销售业绩，并预测全年调整后每股收益（EPS）将约下降5%，显示消费者需求持续疲软和运营利润率收紧的担忧。同时，公司正在通过与谷歌云的Gemini模型深化合作，以及引入Rilla的实时辅导工具，推动人工智能项目，以提升客户服务和运营效率。 投资者面临一个明显的矛盾：虽然家得宝采用Magic Apron和Rilla的辅导平台等AI驱动方案改善服务和提升生产力，但其连续两年的同店销售额下滑和EPS下降，尽管收入有所增长。 本报告分析了谨慎的盈利指引和销售疲软可能对家得宝长期投资前景的影响。 家得宝投资前景总结 投资家得宝，须相信其规模、品牌实力以及专业客户基础能抗衡消费者需求减弱、同店销售下滑和利润压力。近期财报中预期EPS将下降5%，且股价反应负面，凸显短期内盈利韧性的担忧。而最大风险仍是重大项目的持续延误和利润率的收缩，而非新技术AI带来的直接威胁。 值得注意的是，家得宝扩大与谷歌云的合作，推出“Agentic AI”工具（利用Gemini技术），包括Magic Apron和Pro清单构建器的升级，直接瞄准关键增长点：提升服务、提高生产率以及优化物流。这一创新意在对抗过去两年销售疲软及盈利增量下降的担忧。 然而，投资者应注意到，随着这些技术升级，资本支出和AI投资也在持续增长。 家得宝预计到2028年营收达1824亿美元，净利润174亿美元，意味着年均营收增长率约3
在AI营销突破与Actable合作后对TransUnion（TRU）估值的观察
TransUnion（TRU）在与Actable合作中表现强劲，因其TruAudience营销解决方案的数据提升了AI营销模型的准确度，并在一家主要零售商的回购活动中降低了误报率，因而引起关注。这一成功以及公司任命新的全球消费者解决方案领导者的消息都发生在TransUnion股价为85
AI在视频游戏中的应用：提升真实性与游戏体验
近年来，电子游戏行业通过人工智能（AI）技术的整合经历了一场深刻的变革。游戏开发者越来越多地利用AI来提升许多游戏玩法元素，为全球玩家带来更加丰富和引人入胜的体验。AI在其中发挥重要作用的一个主要方面是改善非玩家角色（NPC）的行为。传统上，NPC仅能按照固定剧本或简单模式进行操作，导致互动变得可预测且重复。而先进的AI算法现在使得NPC能够展现出更为真实的行为，适应玩家的操作，并对不断变化的游戏环境做出智能反应。这一进步不仅丰富了剧情，还增加了游戏的挑战性和趣味性。 此外，AI还被应用于根据玩家的技能和偏好动态调整难度级别。这种自适应难度确保玩家在游戏中既不会感到过于压倒，也不会觉得挑战不足。通过持续分析玩家的表现，AI驱动的系统可以实时调整游戏难度，提供个性化且平衡的体验，适合新手也适合经验丰富的玩家。 除了角色行为和难度调节，AI在生成程序化环境方面也发挥着重要作用。与每次游戏都使用相同的静态世界不同，AI算法能够在每次游戏时打造独特的景观、场景和挑战。这一创新极大提升了重玩价值，因为每次游戏都能提供新的、不可预测的设置。从宽广的开放世界到复杂的地下城设计，AI生成的内容为游戏增添了新鲜感和多样性，鼓励玩家不断探索和尝试。 AI的应用还扩展到开发动态剧情，根据玩家的决定不断演变。与线性剧情不同，AI驱动的叙事能够创造出多层次、多变化的故事，响应玩家的选择，确保每个玩家的旅程都具有独特性。这种适应性叙事增强了玩家与游戏世界及角色之间的情感联系，使游戏体验变得更加具有意义和难忘。 此外，AI的整合还简化了游戏开发的多个环节。自动化资产创建、测试和游戏平衡，使开发者能够专注于创造性和创新。这种高效的工作流程加快了制作速度，降低了成本，最终促使更多高质量的游戏问世。 业内专家预见，AI在游戏中的作用将持续增长，未来的技术可能包括更先进的虚拟助手、优化的多人匹配机制，甚至由AI主导的游戏设计。随着AI技术的发展，玩家可以期待越来越个性化、具有挑战性且沉浸感极强的游戏体验，推动互动娱乐的极限。 总而言之，将人工智能融入游戏开发预示着行业的新时代。通过提升NPC行为，支持自适应难度，生成程序化环境，以及推动动态叙事，AI正在革新游戏的玩法和体验。这一技术进步有望打造出更丰富、更具响应性和无尽变化的游戏世界，吸引全球玩家的持续热爱。
Profound 完成3500万美元B轮融资，用于人工智能搜索可见性
Profound是一家专注于AI搜索可见性的开创性公司，已在B轮融资中成功筹集了3500万美元。本轮融资由著名风险投资公司红杉资本领投，该公司以支持具有变革性的科技企业而闻名。这笔资金将被战略性地用于扩大和提升Profound的创新平台，该平台帮助品牌实现更深层次的洞察力和对其在AI驱动的搜索引擎及问答工具中的影响力的更大控制。 随着AI融合的数字环境快速发展，搜索引擎逐渐由人工智能驱动。这一转变为努力保持强大线上能见度和有效吸引客户的品牌带来了挑战与机遇。Profound通过提供先进工具监测AI可见性，分析AI机器人与公司网站的互动，来应对这些问题。 Profound平台的一个关键特性是提供全面的AI可见性监控，使品牌能够了解其内容在AI搜索引擎和虚拟助手中的出现频率和场景，这些已成为许多用户的主要信息来源。掌握这种可见性对于确保其产品、服务和信息在AI生成的回复中得到准确展现的公司来说至关重要。 此外，Profound还提供关于AI机器人与网站交互的详细分析，帮助企业洞察AI系统的行为和偏好。这一知识使公司能够定制其数字存在感，使之更适应AI环境。通过追踪AI机器人抓取和索引内容的方式，企业可以优化网站结构、布局和元数据，以增强AI的理解和相关性。 除了监测和追踪，Profound还为品牌提供专门为AI生成答案优化内容的工具。由于AI搜索优先考虑简洁、相关且权威的信息，按照这些标准打造内容可以提高在AI回答中出现的概率。Profound的内容优化功能帮助品牌开发符合AI算法偏好的内容，同时保持真实性和吸引人的用户体验。 Profound的使命超越了单纯的可见性，它赋能品牌在AI高度影响消费者决策的时代，主动塑造和掌控自己的叙事。在AI驱动的搜索改变数字营销和信息传播的背景下，像Profound这样的专业平台变得不可或缺，帮助企业应对这一复杂格局。 红杉资本在本轮融资中的领投，彰显了投资者对针对搜索未来和可见性问题的AI解决方案日益增长的信心。凭借这次资金注入，Profound将加快产品开发、扩大团队规模，并拓展服务行业和品牌的范围，帮助更多企业在AI时代保持竞争力。 总之，Profound成功完成的3500万美元B轮融资，标志着在推进AI搜索可见性解决方案方面的重要里程碑。通过提供针对AI搜索引擎的全面监测、追踪和内容优化工具，Profound引领着帮助品牌有效驾驭和主导新兴的AI驱动搜索生态系统的发展。这不仅有利于单个企业，也有助于创造一个更加透明、高效的数字信息环境，为全球消费者带来益处。
AMD 收购 Untether AI 以增强人工智能硬件能力
AMD宣布已收购Toronto总部的初创公司Untether AI的整个团队，Untether AI以其创新的AI推理芯片而闻名。该公司成立于2018年，开发的芯片据报道远比传统AI推理硬件更快、更节能。这些芯片专为物理AI应用设计，能够集成到汽车等设备中，实现先进的设备端处理能力。 随着时间推移，Untether AI获得了大量投资，累计筹集超过1
谷歌DeepMind的AlphaCode达成人类水平的编程
谷歌DeepMind是一家杰出的人工智能研究机构，推出了一套具有开创性的AI系统——AlphaCode，该系统展示了能够以接近人类程序员水平编写计算机代码的能力。这一成就标志着人工智能和软件工程的重要里程碑，展现出改变软件开发和维护方式的潜力。AlphaCode被设计成能够理解复杂的编程问题，通过生成代码片段或完整程序，有效地完成所需任务。与早期的AI编码助手主要提供代码补全或简单建议不同，AlphaCode应对更复杂的挑战，创造出超越常规任务的新颖代码序列。这一进步预计将大大提高开发者的生产效率，自动化部分编码工作，并为复杂编程问题提供创新解决方案。 开发AlphaCode涉及在大量包含编程代码和众多编码挑战的数据集上对AI进行训练，使其学习多种编程语言中的模式、语法和解决问题的技巧。其能力通过编程竞赛和任务进行评估，取得了与经验丰富的人类程序员相当的成绩。这种达成人类水平的技能彰显了AI作为软件开发强大协作者的潜力。 除了加快编码流程，AlphaCode还可以实现软件开发的普及，让缺乏编码经验的人也能创建功能性程序。它也是宝贵的教育资源，帮助学习者理解编程概念，通过生成针对特定问题的定制示例和讲解。此外，AI应对复杂编码任务的能力有助于减少错误并提升整体软件质量。 AlphaCode的推出契合了将AI融入软件开发流程的更广泛技术趋势。通过补充人类的创造力和问题解决能力，像AlphaCode这样的AI系统可以协助开发者克服调试、优化和算法设计的难题。这种AI与人类程序员的合作关系有望推动创新，加快各领域的技术进步。 然而，部署具备编写代码能力的AI系统也引发了关于伦理、安全和就业的重要考虑。确保AI生成的代码可靠、安全，符合伦理标准，至关重要，避免潜在的漏洞或意想不到的后果。业内专家强调在AI辅助编码中需要有人类的监督与责任，以充分发挥其优势，管理潜在风险。 DeepMind推出AlphaCode在科技界引起了广泛关注，许多专家认为它具有革新软件开发的潜力。持续的研究与改进表明，未来人类程序员与智能机器的合作将成为常态，这将带来更快的开发周期、更强大的软件功能，以及全球范围内对编程资源的更广泛获取。 总之，AlphaCode代表了人工智能在软件工程中的一项重大突破。凭借接近人类的编程水平，它为创新、生产力和普及性开辟了新的可能性。随着AI的不断发展，像AlphaCode这样的工具有望在塑造未来技术与软件开发中发挥日益重要的作用。
证人警告国会勿向中国出售人工智能芯片
在今天的众议院外交事务委员会听证会上，证人们警告立法者，允许中国购买先进的美国人工智能（AI）芯片将构成重大的国家安全威胁。 此次听证会由近期特朗普总统的言论引发，他表示如果美国从中获得25%的利润，将允许NVIDIA向中国及其他国家的“批准客户”出口H200芯片。特朗普强调这些销售将“在确保国家安全持续强大的条件下”进行，并提到中国国家主席习近平对此表达了积极回应。 前美国国家安全事务助理马特·波亭格（Matt Pottinger）向立法者强调，这一决定不应被视为普通的商业事务。 “想象一下，摆在你们面前的问题是否应该是向中国出售使我们的核潜艇隐形的推进系统，”波亭格说，“我们不会笑话这个没有辩论的前提。” 他警告称，出售英伟达的先进芯片将“超级提升北京的军事现代化”，增强核武器、网络战、自动无人机、生物战以及情报行动等方面的能力。 “美国仍然占据高地，”波亭格断言，强调美国企业在先进芯片设计和全球云基础设施方面具有领先地位。 他敦促国会推翻向中国出售先进AI芯片的决定，采取保障措施防止未来类似行为，并推动荷兰、日本等盟友将其出口管制与美国完全一致。 前美国国家安全事务第一副助理乔恩·费纳（Jon Finer）指出，十多年前中国就开始持续努力，旨在掌控新兴技术及其供应链。 他将这归功于特朗普第一届政府和拜登政府，都将与中国的战略竞争作为优先事项，尤其是在军事和关键技术领域。 费纳指出，中国在AI领域的主要弱点仍然是其计算能力。 “目前，中国所能生成的计算能力大约只占西方民主体系的1%到3%,”他说。“鉴于AI在军事系统、情报、生物技术和网络行动中的关键作用，我想不出有什么充分理由让我们允许他们弥补这一差距。” 美国保守派智库American Compass的创始人兼首席经济学家奥伦·卡斯（Oren Cass）强调，计算能力正日益成为国家实力的象征。 “一个国家的总计算能力正迅速成为其在经济和军事目标上的技术实力来源，”他说。 卡斯指出，特朗普第一届政府启动并在拜登政府期间延续的出口管制，有助于美国在总计算能力上建立起“高利润率的优势”。 他警告说，在AI投资激增的背景下，将稀缺的芯片供应渠道导向中国，将削弱美国的优势。 “由于立法者和企业的短视政策，美国已在关键技术和供应链方面让步，失去了领导地位，转而让给了中国，”卡斯表示。
AI Company
Launch your AI-powered team to automate Marketing, Sales & Growth
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
Begin getting your first leads today
Your News is ready
Your article is ready
Lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipisicing elit. Fuga dolor minus maiores. Aut vero expedita dicta, dolorem odit excepturi odio doloremque voluptatem repellat aliquam? Dolores nemo eum id pariatur! Nobis!
Generating video takes longer than text.
