科技信息
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如何做好生成式引擎优化 GEO ：遵循 D3 Model原则
在生成式 AI 主导的搜索时代，传统 SEO 的操作逻辑已经不足以支撑内容被 AI 选中、引用和生成结果展示。GEO(Generative Engine Optimization，生成式引擎优化)因此成为外贸独立站、内容站和品牌站的新核心能力。而在所有 GEO 框架中，最具可执行性、最能量化评估的，就是 D3 Model：Depth(深度)、Data(数据)、Domain
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中国站长出海SEO：蹭出海品牌搜索红利
针对想出海但没有变现项目的同学，我想分享一个非常务实、可落地的出海变现思路：国内众多品牌正在积极出海，海外用户对这些品牌的搜索需求正在快速增长。由于这些品牌在海外市场属于新词，竞争非常低，个人站长可以通过搭建资讯站先赚取广告收益，后续再拓展品牌周边产品销售，实现“先内容 + 后电商”的目标分解变现之路。这种模式已经有不少新站在实践中取得了成功
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ChatGPT、Perplexity、Claude 三者对比
ChatGPT vs Perplexity vs Claude — In-Depth Comparison in 2025 随着生成式 AI 的迅猛发展，包括 ChatGPT、Perplexity 和 Claude 在内的智能助手已经成为全球用户获取信息、完成任务和构建内容的重要工具。虽然它们都属于大语言模型(LLM)生态的一部分，但在定位、功能、用户基础和商业模式方面各有不同。 1.
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搜外夫唯：从 SEO 到 GEO，“信息增量”在搜索范式中的迁移
一、SEO 时代：信息增量，像“选餐厅看评价” 想象一个很日常的场景： 你去一个陌生城市，打开地图搜“本地最好吃的面馆”。 前 10 个评价里，如果 8 个都在说：“味道不错，分量挺足，价格合理。” 你会继续往下翻。 因为这些信息，没有给你任何决策上的新增价值。 SEO 时代的搜索结果，其实就是这样： 页面很多 观点高度相似 真正能影响用户选择的内容很少 搜索引擎要做的
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搜外夫唯：从 SEO 到 GEO，流量为王到品牌时代
回顾过去二十年的互联网历程，我们清晰地看到入口的变迁：PC时代，入口是搜索引擎;移动时代，入口是App;短视频时代，入口是推荐流。而现在，一个根本性的转变正在发生：入口正在变成 “AI对话框”。 当入口简化为“一句话”，流量的游戏规则就被彻底改写。流量不再仅仅属于那些擅长抢占搜索排名的人(SEOer)，而是属于那些能持续提供可信答案和可靠名称的人(GEOer)。 GEO的兴起
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搜外夫唯：AI 时代的推广法则：“精确定位” + “用户画像标签”
在上一篇文章《GEO 时代，流量为王已经过时》中，我提出一个观点： AI 时代，流量思维正让位于品牌思维。 文章留言区较多的疑问是： ”我的品牌，到底怎样才能被 AI 推荐?” 拆解这个问题为两个更具体的： 针对我的品牌，我该怎么做内容，AI 才“看得懂我”? 我该把这些内容发到哪里，AI 才“抓得到我”? 今天，先解决第一个问题。我先给出明确观点： AI 时代的品牌推广法则
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一文读懂：蒸馏、量化、微调、RAG
随着大模型进入“落地阶段”，真正拉开差距的已经不只是模型的参数量，而在于如何将模型“用好、用稳、用便宜、用准”。 蒸馏、量化、微调、RAG，正是当前大模型工程化落地的四项关键技术手段。 下面我们用通俗举例 + 实际模型对比，一次讲清楚。 一、蒸馏(Distillation) 让“教师模型”教会“学生模型” 一句话理解： 用一个能力强、体量大的模型，训练出一个更小、更快、成本更低的模型
