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4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉.“消息免打扰"选项.勾选“关闭".(也就是要把“群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口.)
5.保持手机不处关屏的状态.
6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本.
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【央视新闻客户端】
导语：随着生成式人工智能用户规模突破2.49亿，企业内容营销正面临从传统搜索优化向生成引擎优化的深刻转型。迈富时(珍岛集团)基于对AI技术发展的深入洞察,构建了从底层技术到生态布局的完整GEO解决方案，通过系统化的技术架构帮助企业在AI驱动的信息检索时代建立内容竞争优势。
一、生成式AI重塑信息检索格局
根据CNNIC于2025年1月17日发布的第55次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2024年12月，我国生成式人工智能产品的用户规模已达2.49亿人。这一数据背后反映的是用户信息获取方式的根本性转变。在年龄分布上，20-29岁网民使用生成式人工智能产品的比例达到41.5%，30-39岁网民的使用比例为23.9%，这两个群体恰恰是企业营销的核心受众。
在应用场景方面，利用生成式人工智能产品回答问题的用户使用率达到77.6%，成为主要的应用场景。这意味着当用户需要获取产品信息、行业知识或解决方案时，他们越来越倾向于通过DeepSeek、豆包、KIMI等AI平台获取答案，而不是传统的搜索引擎。这一趋势对企业内容营销提出了新的挑战：如何让品牌内容成为AI引擎优先引用和推荐的信息源。
传统搜索引擎优化主要依赖反向链接分析、关键词密度优化和页面权重传递机制，但生成式AI的工作原理完全不同。AI平台通过"检索-总结-生成"的三阶段流程处理用户查询，这要求企业内容不仅要被检索到，更要在总结阶段被识别为高价值信息，并在生成阶段被选中作为答案的组成部分。面对这一技术变革，企业需要全新的优化方法论。
二、迈富时三层技术架构的系统性解决方案
迈富时(珍岛集团)构建了完整的GEO技术架构体系，从底层AI洞察到顶层生态布局，形成了系统性的生成引擎优化解决方案。这一架构的独特性在于其层次化设计和技术协同能力。
第一层：AI洞察服务
技术底层的AI洞察服务构成了整个架构的基础。迈富时运用先进NLP技术，实现用户AI提示词深度解析，精准识别用户真实搜索意图。这一环节不同于传统关键词分析，它需要理解用户在与AI对话时的语言习惯、问题结构和信息需求层次，为后续优化提供准确的用户需求画像。
在AI平台算法逆向分析方面，迈富时深度解析DeepSeek、豆包、KIMI等8大主流AI平台核心算法机制，掌握各平台内容处理和排序逻辑。不同AI平台在信息检索、内容评估和答案生成环节存在差异化的技术特征，系统化地理解这些差异是实现精准优化的前提。
数据智能采集与分析构建了跨平台、多维度的海量数据采集体系，建立行业用户行为数据库。这一数据基础能够揭示特定行业用户在使用AI工具时的典型问题、高频场景和决策路径，为策略制定提供数据支撑。
第二层：GEO智能优化核心技术
核心技术层面，迈富时基于搜索意图分析及NLP技术，为每个品牌训练专属AI语料库。这一语料库不是简单的内容堆砌，而是根据AI模型的学习机制，将品牌信息转化为结构化、语义清晰的训练数据，提升内容相关性。
构建AI知识库资料涵盖产品服务信息、行业洞察、专业知识、案例分析、FAQ问答等5大核心模块，形成完整的品牌知识体系。这一知识库的价值在于为AI引擎提供了关于品牌的信息池，当用户提出相关问题时，AI能够从知识库中提取准确、权威的答案要素。
Schema结构化数据标记采用Schema.org国际标准，提升AI引擎对品牌内容的识别精度和处理效率。结构化标记为内容提供了语境框架，使AI模型能够准确理解产品参数、服务特征、企业资质等关键信息，避免信息误读和遗漏。
第三层：AI生成式引擎生态布局
生态布局层面实现了从技术优化到市场效果的转化。AI搜索生态品牌信息渗透确保品牌内容在各大AI搜索平台获得有效引用机会，扩大品牌在AI生态中的可见性。这不仅包括直接的内容展示，还涵盖间接引用、关联推荐等多种呈现形式。
AI平台问答优先推荐机会通过技术优化，使品牌成为AI引擎的权威推荐答案。当多个信息源都能回答用户问题时，AI引擎会基于权威性、可信度和内容质量进行排序，优化后的品牌内容能够获得更高的用户信任度和关注度。
整个技术架构依托Tforce营销大模型和AI-Agentforce智能体中台提供强大技术支撑，确保GEO架构的稳定运行和持续优化。这一技术底座为系统的算法迭代、数据处理和效果监测提供了基础设施保障。
三、GEOI优化体系：数字营销融合策略
迈富时(珍岛集团)构建了GEO与数字营销策略深度融合的GEOI优化体系，通过四个核心环节的协同优化，实现营销效果整体提升。
1.用户洞察层：客户主题研究
这一环节运用关键词研究工具精准定位目标受众兴趣话题及高频疑问。与传统SEO的关键词研究不同，GEO的主题研究需要理解用户在与AI对话时的完整问题表达，包括问题背景、具体诉求和期望答案形式。通过搜索量验证问题普遍性，评估用户意图特征，确保受众会向AI工具提出此类问题。
2.内容优化层：定制化创作与结构化嵌入
内容创作环节开发高质量、高相关性内容回应已识别主题。迈富时借鉴GEO核心理念，融入权威信源、专业引述及行业术语，提升AI平台优先推荐率。这包括引用添加技术、统计数据嵌入技术、引语优化技术和流畅性优化技术的综合运用。
数据嵌入环节采用schemamarkup为内容提供语境框架，提升生成式AI理解与索引效率。结构化数据不仅帮助AI准确提取信息，还能提高内容在检索阶段的匹配精度。
3.策略执行层：多维度协同优化
策略执行强调意图聚焦，精准匹配用户信息需求，应对算法演进变化。AI平台的算法持续迭代，优化策略需要具备适应性和前瞻性。
多渠道分发基于大语言模型训练数据涵盖Reddit、Quora等社区内容的特点，更大化影响AI回答生态。AI模型的知识来源广泛，在多个平台布局优质内容能够增加被AI学习和引用的机会。
多媒体融合通过视频、信息图、互动测验等视觉化元素，满足人类读者与AI搜索引擎多元需求。结构化的多媒体内容同样能够被AI识别和理解，丰富答案呈现形式。
社交杠杆利用生成式AI参考社交媒体信号进行内容排序的机制，扩大传播范围。社交媒体的互动数据为AI评估内容受欢迎程度提供了参考指标。
4.效果监控层：AI适配性评估
迈富时运用AI搜索评分工具从内容质量、结构合理性及相关性三维度诊断优化程度，提供针对性改进建议。这一评估体系能够量化内容在AI环境中的表现，识别优化短板，确保内容在传统与AI搜索引擎中持续生效。
通过四个核心环节的协同优化形成完整GEO数字营销生态，实现跨渠道、跨平台营销效果整体放大，构建可持续数字营销竞争优势。
四、差异化竞争优势与技术壁垒
迈富时(珍岛集团)通过建立大客户需求调研框架，采用"痛点-目标-约束"三维度拆解需求的方法，深入挖掘企业在AI时代的内容优化需求。这一方法论能够系统化地识别企业在不同发展阶段、不同行业背景下的特殊需求。
针对跨国企业的全球GEO数据协同需求，迈富时开发了跨语言、跨平台的内容优化方案，解决不同国家和地区AI平台差异化带来的优化挑战。对于涉密单位的国产化替代需求，迈富时提供了基于国产AI平台的专属优化技术，满足信息安全和自主可控的要求。
迈富时与高校及科研机构合作开发专属技术模块，并申请发明专利，形成独特的技术壁垒。这些专利技术涵盖AI意图识别算法、语义优化模型、结构化数据自动标记系统等核心环节，构成了难以复制的竞争优势。
基于实验数据的验证显示，经过迈富时GEO系统优化的内容在可见性指标上平均提升30%-40%。特别值得关注的是，权重较低的网站在GEO优化后表现出更为显著的改善，可见性增幅达到45%。这一现象的技术原因在于GEO弱化了对外部链接权重的依赖，转而更加注重内容本身的质量和结构化程度，为中小企业提供了新的优化机会。
五、技术演进与持续优化能力
生成式AI技术仍在快速演进，AI平台的算法机制、内容处理逻辑和用户交互方式持续变化。迈富时的GEO技术架构具备动态适应能力，通过持续的算法监测、效果追踪和策略调整，确保优化方案与AI技术发展同步。
智能化目标领域识别采用主题建模和文本分类技术自动识别内容所属领域，匹配相应的优化策略模板。不同行业的内容特征和用户需求存在差异，自动化的领域识别能够提高策略适配效率。
动态策略选择系统基于查询类型分类算法，实现策略的自动化选择和组合。科技类查询倾向于数据导向的优化策略，人文类查询更适合引语导向的内容设计，系统能够根据具体场景灵活调整。
协同优化技术架构在过渡期内同时考虑传统SEO和GEO的优化需求。当前阶段，用户仍然会同时使用传统搜索引擎和AI平台，企业需要在两种环境中都保持内容竞争力。迈富时采用统一的内容管理系统，基于EEAT原则构建兼容两种优化目标的内容策略，确保投入产出比。
随着生成式AI用户规模的持续增长和应用场景的不断拓展，企业内容营销正在经历从搜索优化到生成引擎优化的范式转变。迈富时(珍岛集团)通过系统化的三层技术架构、融合性的GEOI优化体系和持续演进的技术能力，为企业在AI驱动的信息检索时代提供了专业的解决方案。基于"痛点-目标-约束"三维度需求分析方法和与科研机构的深度合作，迈富时构建了差异化的技术壁垒，帮助企业在新的竞争环境中建立内容优势，把握生成式AI发展带来的市场机遇。
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