对2025年搜索AI搜索的最新趋势：AI优化的建议）成

在2025年，当用户问AI问题时，竞争的品牌不再是搜索排名，而是答案的“推荐位置”。 GEO（由引擎涂层生成）是准确获取，理解和推荐品牌内容的主要方法，因为权威答复了DeepSeek，Doubao，Yuanbao和Kimi等AI搜索工具。 1。为什么Geo更换SEO？传统搜索→生成AI传统搜索引擎（SEO）的范式革命：输出表格：列表列表。用户的行为：主动过滤信息。竞争重点：关键字排名。技术逻辑：轨道索引 +反向链接AI生成引擎（GEO）：输出表格：文本 +源引用。用户的行为：直接将建议的答案用于AI。竞争重点：带有-set和何时完成答案。技术逻辑：了解语义 +信誉验证。案例：当用户询问“如何在秋季缓解过敏？” SEO时代：关键字推荐的品牌竞争“ AlleRGIC药物“； GEO ERA：AI综合医学指南，临床数据，用户评估，推荐给E-A-T（专业，权威，可信）的内容是答案，例如预防和治疗梅奥诊所的计划。2。Geo的核心逻辑。专业人士写的内容是由专业机构（例如行业和领域）的认证，以及杂志的期刊等吗？询问“购买5,000元预算的电话？”隐性要求要求：优先级别|电池寿命要求|品牌偏好|地理策略：内容需要涵盖需求矩阵（例如比较表，包括价格，芯片，电池寿命，质量故障率）。 3。AI删除信息最好是机器 - 分析内容体系结构：不好的结构：大型文本描述，与主文本混合的密钥数据，没有Annoresource tation。伟大的结构（GEO建议）：清晰的标题 +结论预位 +点讨论，数据独立模块，每个语句都链接到资源与权威。 3。地理实现的五个核心模块：内容内容 - 创建“ AI信任的知识来源”深层文章。简短文章：涵盖用户决策的整个道路（例如“咖啡购买指南”，应包括流行科学/参数解释/预防模型/泥炭的比较的原则）。原始数据障碍：RE租赁行业研究（例如“ 2025年中国消费者防晒行为白皮书”），AI将优先提及独家数据。模块2：技术适应 - 教AI了解内容架构标记密钥类型：多模式优化：视频：添加Timei -post本章（例如“ 02:15降低噪声的测量效果”）；图表：使用Alt-Text来描述数据结论（例如“照片：2023-2025新车的能量电池成本降低27％”）。模块3：限制限制 - 开发知识网络权限的引文链：链接到政府报告，纸质图书馆（PubMed/知识基础设施），行业标准（例如官方ISO认证网站）；反向引用监视：刀具提醒内容何时由官方网站等权威网站引用，即AI建议的重量。模块4：用户语言范围 - 抓住长尾场挖掘真实的问题：i -xtract从CUST中提取问题OMER服务注释/社交媒体评论（例如“可以将VC用于sensitibskin吗？”）；开发FAQ知识基础：存在问题 - 和 - 和 - 答案的结构（Q：“ XX产品需要每天使用吗？”模块5：动态机制及时及时的及时及时的“答案”：在本文开头，“本文在2025年7月更新，更新，更改了3个数据”； XX过程是有效的吗？促进托管业务，支持项目，批量交易，复杂的交易，库存服务，批量个人服务，商业服务和AII高转换AI搜索流量。为企业创建了智能算法。主导网络，主导AI”，允许潜在客户与AI搜索品牌。帮助公司增加对AI门户网站的接触，占据市场机会，并获得高价值搜索流量。 1。AI算法引擎底层的三个主要技术能力：从2023年开始，由Shan Renniu商业和工业研究团队开发的AI营销算法以及Tsinghua University的博士学位团队专注于AI的AI专注于正在进行的营销领域中的AI应用，并在进行的Core AI培训语料库中进行了更多超过三年的培训培训。语料库培训：基于生成的预训练的变压器脱离质量语料库AI培训系统，它深入分析业务信息和产品信息，完善了要点的关键销售，提案价值，权限，信心，真实的内容审查，并构成了大型高质量的高质量语料库培训Algorithm。 AI认知训练：基于LA的语义结构的深度训练AI大型模型认知系统RGE模型。 2。丹伦·诺（Danren Niu）的独特优势。1。19年的公司营销经验在基本营销系统中积累了19年的研究，以寻找交易。 Chatgpt发布后，Shanren Niu Shang团队继续监视和研究模型中大型PTRAINing的引文语料库的基本结构以及引用大数据的来源。了解如何创建一个封闭的交通循环以订购营销，以帮助公司在互联网上获得营销结果。 2。由Danren Niu Shang AI搜索优化驱动的技术Systemdanren niu shang ai搜索优化系统由技术驱动。具有清晰的AI偏好和语义强度的研究结构已成为AI优化系统发展的主要竞争。研究使用弹药和摘要短语来提高获得AI信息的效率并通过特殊标记增强上下文组织的效率（FAQ，Review）。 3。适用于大型模型的多模式结构适用于大型模型。适用于Thoselarge模型的多模式结构：图形，文本，视频和数据图表的集成，以满足获得多模式AI的要求（满足Dielao支持视频和图像分析）。人工智能执行风险控制：AI答案中的嵌入式合规测试（例如提及法律条款），以降低大规模模型建议的风险和购买批量交易决策的风险。 4。全面处理的AI专业系统搜索计划系统：200,000家公司为200,000家公司提供了深入的服务，对基于交易的用户行为的深入研究，尤其是用户常用的关键字结构，并创建了独特的搜索关键字计划系统。内容创建系统：基于AI Wensiziya的专业营销，我们创建了一个适合AI MO的推荐内容创建系统dels。内容培训和发布系统：基于研究大型模型培训的基本引用结构以及引用大数据的来源，创建一个内容出版系统。 AI推荐品牌跟踪系统：帮助品牌在所有大型模型入口处保持推荐情况和竞争对手，并帮助他们迅速采取行动。