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英特尔AI医疗实战手册曝光：医生诊断提速10倍，推理时间

最近，一份实战手册刚刚披露，清晰勾勒出了AI如何重塑着医疗行业的各个方面。

网络赚钱：站长必读的Google Adsense实战手册

在网站经营的世界里，最没有门坎、有努力就保证有结果的获利方式大概就非网络广告莫属了，而网络广告中最具规模的就是 Google Adsense 了，但由于是国外汇款，对于许多经营者/站长来说处理起来并不是这么方便，虽然网上有许多「网赚」的文章都提供了一些信息，不过因为时间也久了，有些信息已经过时，因此这篇文章就将现在有关 Google Adsense 请领的相关信息整理出来给大家，减少大家摸索、询问的时间。

用AxureRP做产品的需求管理

对于没有研发背景的产品经理来说，从需求检查清单到需求文档是一个较难理解的技术鸿沟，因此对于这部分产品经理来说，有相对来讲比较贴近最终产品实际的原型，对产品的需求管理会容易很多。

AxureRP教程：变量使用进阶

变量是AxureRP当中交互设计的精华所在，很多交互功能都需要用到变量，以达到更为丰富的展示效果，才使AxureRP能够实现大部分现有WEB产品上的交互逻辑。

AxureRP教程：变量和函数详解

AxureRP里面的变量是一个非常有个性和使用价值的功能，有了变量之后，很多需要复杂条件判断或者需要传递参数的功能逻辑就可以设计实现了，大大丰富了原型演示的可实现效果。

AxureRP教程：变量运算

AxureRP在6.0版本以下的版本是不支持数学运算的，到6.0版本的时候加入了变量的数学运算，支持简单的加减乘除运算。但在6.0版本之前，如5.5,5.6版本里是不支持数学运算的

AxureRP教程：使用变量

AxureRP提供了自定义变量的功能，在设计过程中，可以借助一些变量来达到某些交互效果，也可以借助变量来做判断条件，使交互效果更加多样化。

用AxureRP做实例原型设计的步骤

一般来说都是先有实例再组合成整体，但是我们的设计过程都需要先从整体的布局考虑，再来细化每个功能点。因此实例的原型设计在一些中高保真度要求的原型里面就尤为重要，再者一般学习AxureRP都是从模仿别人的做的实例开始的，因而学会实例原型设计，对自己使用AxureRP的技能的提高也是很有帮助的。

SOHO新手外贸实战手册

网络让世界变得很小，通过网络和外国人做生意已经不是什么新鲜事，电子商务的兴起，让很多人看到了做外贸的优势，当然电子商务也不是大型外贸公司的专宠，只要你懂电子商务，熟悉一门语言，个人也可以从事这方面的工作，现在很流行的soho一族就是如此，但是并不是所有的

AI搜索时代的品牌生存指南:GEO品牌监控实战攻略

AI搜索正重塑品牌营销格局。用户不再点击多个链接，而是直接获取AI生成的综合答案。这意味着品牌在AI回答中“被提及”或“被忽略”成为关键，传统SEO排名被颠覆。生成引擎优化（GEO）应运而生，通过优化内容提升品牌在AI回答中的可见性。需建立监测体系追踪品牌提及率、情感倾向等指标，并持续产出高质量内容。AI搜索时代，品牌需将“被AI推荐”作为核心战略。

GEO品牌监控实战:教你用AIBase实现全自动AI搜索可见性监控流程

文章探讨AI时代品牌在ChatGPT等平台可见度的重要性。某SaaS品牌发现其产品从推荐列表中消失，凸显品牌在AI生态中可见度变化难以察觉。数据显示71%美国用户用AI研究品牌，而LLM每次仅引用2-7个域名。建议通过三个维度监控品牌引用：推荐场景、频率排名、竞品对比。提出建立监控体系，重点关注推荐型、对比型、场景型问题，使用AIBase等工具覆盖国内主流平台，持续优化内容形成闭环，确保品牌在AI推荐中保持竞争力。

2025年AI搜索可见性监控实战:从0到1建立GEO品牌追踪体系

文章揭示AI搜索时代品牌面临的"隐形危机"：某SaaS公司虽在Google排名第一，但在ChatGPT等AI引擎中却未被提及，反被竞品频繁推荐。随着超40%年轻用户将AI搜索作为主要信息渠道，传统SEO已无法保障品牌可见度。文章提出GEO品牌监控体系，强调需从用户视角构建查询地图，通过自动化工具追踪品牌在AI答案中的提及率、情感倾向等新指标，并制定六大实战策略，包括构建AI�

GEO品牌监控实战：如何精准追踪你的品牌被谁引用？

本文探讨AI推荐已成为重要流量来源。通过CRM软件案例发现，豆包、通义千问等平台推荐带来50%新增用户，但传统分析工具无法追踪。提出GEO品牌监控三要素：引用场景（细分领域机会）、排名变化（关注前三位）、竞品对比（优化内容策略）。建议建立"监控-优化-验证"闭环，持续跟踪AI模型迭代和竞争动态，及时调整内容获取流量。

GEO品牌监控实战指南:如何量化品牌在AI搜索中的真实影响力

文章指出AI搜索正成为被忽视的流量新战场，多数品牌对其在AI推荐中的表现一无所知。提出GEO（生成引擎优化）概念，通过可见度百分比、曝光绝对值和竞争相对位置三个维度量化品牌在AI回答中的影响力。强调需用专业工具监控跨平台表现、识别用户真实需求、评估策略有效性，并通过国货彩妆案例展示数据驱动的优化如何提升AI推荐能见度。未来GEO将向多模态监控、情感分析和预测洞察演进，成为AI时代的品牌生存必备能力。

如何做到AI搜索可见性监控?——GEO品牌监控实战指南

AI驱动搜索时代，传统SEO已无法确保品牌在AI回答中被引用。GEO（生成引擎优化）成为新战略，核心是让品牌被AI模型主动提及。关键指标包括品牌在AI回答中的提及频率、关联关键词覆盖度及与竞品的可见性差距。实施需建立GEO指数监控体系，通过AIBase等工具实现“监控→分析→优化”闭环，从内容结构化、信源权威性、主题集群建设等方面提升品牌在AI模型中的提及率。

4步让品牌内容“永不过时”：提升GEO品牌监控下的AI搜索排名实战指南

在AI搜索时代，品牌需通过内容更新提升AI可见性。研究表明，近一年内更新的内容占AI推荐88%，180天内更新的页面引用率更高。建议建立内容更新矩阵，按优先级定期优化核心页面、专题页与博客，标注最新日期。同时利用AIBase免费工具监控品牌提及率，识别优化方向，通过持续更新、结构化数据和热点响应，提升品牌在AI生态中的搜索排名与引用概率。

AI搜索摘要优化实战：让你的品牌成为AI推荐的“首选答案”

本文探讨AI搜索时代品牌竞争新策略——AI搜索摘要优化（GEO）。传统SEO已不足够，关键在于让AI引擎识别、引用并推荐品牌内容，直接影响曝光度与可信度。文章提出GEO核心策略：结构化内容、语义化关键词、持续监测品牌被提及情况，并推荐使用AIBase工具追踪优化效果。在AI主导的搜索环境中，被算法引用的品牌才能赢得用户信任，获得未来竞争力。

AI品牌监控工具实战:如何用GEO优化提升AI搜索排名

随着ChatGPT等AI搜索工具成为用户获取信息的新入口，传统SEO已无法满足品牌曝光需求。生成引擎优化（GEO）成为数字营销新战场，需通过专业工具系统提升品牌在AI搜索中的排名表现。超过40%用户使用AI对话工具替代传统搜索，若品牌未出现在AI回答中将失去流量。GEO面临三大挑战：结果不透明、多平台差异、动态变化。优化需关注曝光次数、可见度、排名位置及竞品对比四大�

GEO优化选择哪个平台好？AI时代品牌曝光新法则与实战工具

​在AI技术日新月异的今天，我们的信息获取方式正经历着一场革命。截至2025年，中国生成式AI产品用户规模已达7.83亿，占网民整体的72.3%。当越来越多的人不再自己翻找网页，而是直接向DeepSeek、豆包、文心一言等AI平台提问时，一种全新的营销方式——GEO（生成式引擎优化）应运而生。 GEO与传统SEO（搜索引擎优化）有着本质区别。SEO追求的是网页在搜索结果中的排名，而GEO

AI搜索时代，你的品牌还“存在”吗?——GEO排名查询实战指南

随着AI搜索崛起，传统SEO面临挑战。2024年美国58.5%的Google搜索无点击，71%用户通过AI获取产品推荐。文章提出GEO（生成引擎优化）概念，强调需优化AI推荐曝光率而非关键词排名。通过AIBase等工具可监测多平台曝光数据，建议采用结构化内容、问答式描述、定期更新三大优化策略。案例显示优化后品牌曝光率提升38%，自然流量增长210%。作者呼吁企业立即建立GEO监测体系，在AI搜索时代抢占先机。