大模型是怎么决定推荐哪家公司的：它没有排名榜，只有几个位置
模型里没有一张企业排行表。它每次都是把你的问句变成语义向量，从索引里捞出几段最接近的段落，再拿这几段当场写答案。所以「AI 没提我」其实是四件事：没进索引、进了索引没被召回、片段不…
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GEO 优化
与「GEO 优化」相关的全部内容，按时间倒序。
电瓶车充电器厂：CCC 证书编号没写进网页，你和没证的厂在 AI 眼里一样
2025 年 11 月 1 日起，电动自行车充电器从「跟着整车走认证」变成独立品类，要自己拿 CCC 证、自己标标志。采购开口第一句也跟着从「多少钱一只」变成「证呢，编号多少」。这…
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天长泵阀厂：客户在 AI 里问「衬氟泵能不能送 98% 硫酸」，你官网一个字都没答
「衬氟泵能不能送 98% 硫酸」这句话，客户已经在豆包或 Kimi 里问过一遍了。AI 的回答里通常只放三个厂名，谁把介质、浓度、温度、材质排成一张表，谁才在名单里。这篇讲清介质兼…
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AI 不验厂，只验证据：2026 年企业最被低估的一笔固定资产投资
企业最贵的资产不在车间，在展厅的玻璃柜里。资质、检测报告、验收单，这些东西已经花过钱了，却只在一个时刻起作用——客户来验厂的四十分钟。2026 年验厂的人越来越少，先问 AI 的人…
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7 亿人在问 AI，你的公司却不在答案里
7 亿中国人在用生成式 AI，76% 的用途是问问题。客户从搜关键词改成问一句，答案里只放 3 到 5 个名字。这篇讲清三件事：1688 的获客账为什么越来越难算、搜索引擎的入口被…
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llms.txt 是什么，企业要不要做
llms.txt 是给大模型看的站点说明文件，放在根目录，用一段话加一份清单告诉模型「这个站是谁、有哪些值得读的页面」。这篇讲清它解决什么问题、怎么写、以及它做不到什么。
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官网内容谁来写：老板、销售还是外包
官网改版最大的卡点不是技术，是没人写内容。三种方案各有代价：老板写得出判断但没时间，销售写得出问题但写不成段落，外包写得成段落但不懂你的工况。这篇给一个能落地的分工。
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同一个问题，豆包和 Kimi 给的答案为什么不一样
拿同一个问题去问五个 AI，得到的公司名单常常只有一半重合。差别不在算法玄学，在四类引擎取内容的方式不同。这篇讲清各自偏好，以及一套内容怎么兼顾。
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