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07月19日

为什么你的官网迟迟没有被AI推荐?深度拆解GEO官网建设的18个细节,99%的企业都忽略了!

发布 : 闫宝龙 | 分类 : AI营销 | 评论 : 0 | 浏览 : 35次
为什么你的官网迟迟没有被AI推荐?深度拆解GEO官网建设的18个细节,99%的企业都忽略了!

  最近半年,我几乎每天都会被客户问到一个问题。  “闫老师,为什么ChatGPT没有推荐我们?”  “为什么DeepSeek搜索不到我们?”  “为什么GoogleAIOverview引用的都是别人?”  很多人第一反应就是:  是不是文章写得不够?  是不是外链太少?  是不是SEO没做好?  其实,这些都只是影响因素。  真正的问题,大多数企业都出在官网本身。  很多企业官网是按照**“展示型网站”建设的,而AI需要的是“知识型网站”**。  如果官网本身没有做好,即使每天更新文章,AI也很难真正理解你的企业。  那么,一个真正符合GEO(GenerativeEngineOptimization)的官网,到底应该注意哪些细节?  今天,我从技术、内容、结构、品牌四个层面,系统聊

07月19日

90%的企业官网域名都选错了!GEO时代,一个域名可能决定AI是否愿意推荐你

发布 : 闫宝龙 | 分类 : AI营销 | 评论 : 0 | 浏览 : 18次
90%的企业官网域名都选错了!GEO时代,一个域名可能决定AI是否愿意推荐你

  很多企业花几十万做官网,却在第一步就犯了一个错误——域名。  在我这些年做SEO、企业官网和AI搜索(GEO)的过程中,发现一个非常普遍的现象。  企业讨论官网的时候,会花大量时间研究页面设计、服务器、SEO优化、栏目布局,却很少有人认真研究域名。  甚至很多老板会说:“域名不就是一个网址吗?随便注册一个能访问就行。”  如果放在五年前,我不会反驳。  但今天,当AI开始替用户回答问题的时候,我认为,域名已经不仅仅是一个网址,它已经成为企业数字品牌的重要组成部分,也是AI建立品牌认知的第一入口。  未来做GEO,官网域名选对了,后面的优化事半功倍;域名选错了,可能几年都建立不起品牌资产。  那么,一个真正适合GEO的官网域名,到底应该怎么选择?  ⸻  第一,域名首先代表的是品牌,而不是

07月19日

GEO时代,官网应该如何布局?从12个维度,重新认识企业官网

发布 : 闫宝龙 | 分类 : AI营销 | 评论 : 0 | 浏览 : 18次
GEO时代,官网应该如何布局?从12个维度,重新认识企业官网

  过去做官网,大家考虑的是美观。  后来做官网,大家考虑的是SEO。  而未来做官网,我认为最重要的是两个字:理解。  不是用户能不能理解你。  而是AI能不能理解你。  很多企业问我:“闫老师,我们官网应该怎么改,才能适合GEO?”  我的回答一直都是一句话:  不要把官网当成一个展示网站,而要把它建设成一个AI能够理解、引用、推荐的知识中心。  那么,一个真正适合GEO的官网,应该注意哪些细节?  今天,我从多个维度聊聊我的看法。  ⸻  一、首页不是介绍公司,而是告诉AI”你是谁”  很多企业首页第一屏写的是:  欢迎来到XX科技有限公司。  或者:  专注行业二十年。  这些内容,对AI几乎没有任何帮助。  首页应该第一时间回答几个问题:  *你是谁?  *你做什么?  *服务哪些

07月19日

我为什么一直强调:未来做GEO,第一步一定是官网

发布 : 闫宝龙 | 分类 : AI营销 | 评论 : 0 | 浏览 : 18次
我为什么一直强调:未来做GEO,第一步一定是官网

  最近一年,我跟很多西安本地企业交流,发现一个很有意思的现象。  大家都在讨论AI。  有人研究ChatGPT,有人研究DeepSeek,有人研究Claude,也有人开始研究GoogleAIOverview。  但是,当我问他们一个问题的时候,大多数人都沉默了。  “如果今天AI要介绍你的公司,它的信息从哪里来?”  很多企业回答不上来。  有人说公众号。  有人说百度百科。  有人说媒体报道。  还有人说短视频平台。  其实,这些都不是。  真正的答案,应该是官网。  官网,不只是给客户看的  很多企业到今天还认为,官网就是一个展示页面。  放一下公司介绍。  展示几个产品。  留一个联系电话。  结束了。  这是过去互联网时代对官网的理解。  但是到了AI时代,官网已经变成了企业最

07月19日

推理努力度支持 low / medium / high / xhigh分别是什么意思?

发布 : 闫宝龙 | 分类 : AI营销 | 评论 : 0 | 浏览 : 16次
推理努力度支持 low / medium / high / xhigh分别是什么意思?

推理努力度(ReasoningEffort)是推理类大模型(比如o1、o3、GPT-5、DeepSeek-R1这类"先思考再回答"的模型)的一个参数,用来控制模型在给出最终答案前,内部"思维链"的深度和长度。四个级别大致是这样:核心权衡:努力度越高→回答质量越好,但速度越慢、消耗的token(费用)也越多。通俗类比:low=脱口而出,凭直觉答medium=想几秒再答high=在草稿纸上推演一遍再答xhigh=反复查资料、验算三遍、交叉验证后才答实际使用建议:别所有任务都拉满xhigh。简单任务用low省钱省时间,真正复杂的题再调高,按需切换最划算。

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