哈喽哈喽,大家好,今天给大家分享到一个转录组的补充内容,就是如何从 g u 数据库来下载数据进行差异分析。首先来看一下 g u 数据库是什么? 它是由美国国立生物技术信息中心 n c b i 创建的一个新表达数据库,那可以看到这个 g u 数据库,它也是属于 n c b i 旗下的一个数据库, 然后他这里呢就是收录了各种各国的研究机构提交的基因表达数据,然后在这个里面他也有很多,嗯,不同种类的,就是有人的,有小鼠的,然后也有其他种类的。 接下来就讲到这个 geo 的 一个数据类型,主要是有这几种,我们最常用到的就是 gse 开头的, 然后嗯,这个大家都可以看一下,我们直接来看一下这个页面是什么样的官网,点进来它就是这样的,这上面就是有不同的一个数据类型,然后在这个里面就可以搜索, 我们现在就把这一个大家复制一下这个网址,在浏览器中打开点进来就是这样的,那我们就点击这个 series, 点进来之后就可以看到 g s e 开头的,它就相当于是一个编号,然后在这个后面呢可以看到它的一个数据的类型,这是高通量的, 然后这是芯片的,还有不同的,还有不同的物种啊,这些还有样本数量,然后那我们今天就以这一个,这两个为例,一个芯片的,一个高通量的,我们来搜索一下, 大家就在这个框框里就可以搜索,然后点击 search 好, 我们就点这个点进来, 点进来是这样子的页面,我们就可以看到它这里是一个人类的,人类物种的一个数据,然后是 every 结尾的,它是一个芯片数据, 然后这里是一些摘药,然后还有这些作者的信息,还有引用的一些文献这些,然后还有下面这他这里是一个平台信息,就相当于他是用哪一款产品来做的这个分析, 然后不同的产品这个平台就是不一样的。然后这里呢就是他的一个样本,他这里有四十九个样本, 那这一个芯片数据是在哪里下载它的表达矩阵呢?就是在这里 series matrix 点一下,然后点击这一个它就可以下载,那我们就下载过就不演示了。 好,下载之后我们就点开下载,就是这样的,然后大家把它解压缩,我们打开方式用 wps 的 表格打开, 打开就是这样,是不是感觉非常的多,眼花缭乱,不过没关系,我们就来进行一个处理就好了。首先呢我们差异分析要用到的数据,首先有分组信息,对吧?然后是它的一个表达矩阵,然后是注视信息, 那这里的分组信息就在这,大家看前面这有一个空格,这一行的空格,下面的这两行就是它的分组信息,那我们就把它复制下来,然后新建一个表格 在这里粘贴,大家选择转置粘贴,就把行列转置一下,这样的格式是我们比较习惯用的,然后这里大家就可以给它命名为 group, 然后这一个就是把它命名为样本, 这是它的一个样本的名嘛,它是以 gsm 开头的一个样本的编号,然后这里它这里是一个正常的,那我们就写一个 normal, 好, 然后我们就把这里全部都改成 normal, 这里就是要大家手动编辑一下。好,然后呢我们这里可以来给它进行一个排序, 我们选择这里从这里开始, 然后对它进行一个排序, 然后排序之后我们就可以看到这些 normal 的 就在一起了,那我们就把这里改一下, 把改成 tomo, 然后这里就可以直接进行复制了。 好,这样呢我们就保存好了,然后我们把它另存为, 把它存到我们的 g o 这一个里面,我们把它命名为 group, 也就是分组。好,现在这个里面就有一个分组的信息了, 然后我们再点回刚刚的这一个里面,那有分组信息之后,我们的表达矩阵呢?往下面滑,表达矩阵就是从这里开始的,那我们就把上面的全部删去就可以了, 删除。好,这样呢就得到了表达矩阵,那我们就把它保存一下。 好,现在这个里面就是它的一个表达矩阵的信息,我们可以给它重命名一下哦,它已经命名了,它就是一个表达矩阵,然后我们要有一个注示信息,对吧?就是要进行机敏的转换。那在哪里下载呢? 就是在这个平台信息这里下载,点进来,点进来之后看到下面的这一个,嗯,它这里是查看这一个表格数据,如果这里显示的是 download 的, 大家就可以直接点击它就下载了。如果是这种查看的话,那就点进来 ctrl 加 a 全选,然后再把它复制下来,复制下来之后也是新建一个表格,好,然后在这里粘贴, 粘贴下来之后,我们先把前面这些没有用的给它删掉,然后可以看到这里的 id 就是 和我们这个里面的这个 id 是 一样的,那我们就把这一列给它保存下来,然后还有这里这一个就是它的一个机名,是这一看一下 啊,是这边这个就是它的一个机名,那就是这一个 稍等一下,这里剪辑一下,把刚刚那里掐掉,就是精明那里。 好,就从这里开始,这就是他的精明,那我们就把这些没有用的裂全部给他删去就行了。 哎,等一下,等一下,这里有点问题,等会,等会,等会 从这里开始重新剪辑,从这个平台信息点进来这里开始剪辑。好,我开始讲了, 点进来之后就 ctrl 加 a, 把它全部复制下来, ctrl 加 c, 然后再新建一个表格,把它粘贴进来。 粘贴进来之后呢,我们就把上面这些没有用的信息给他删去,然后这里他没有识别成功,然后他把所有的都放在了这一格里面,那我们就要手动进行一下分,把它分成几格。我们先把这一个分格符 ctrl 加 c 复制下来, 然后再点击这个,你看现在点击这一栏,他是所有的这些列名都在一栏里,所我所以我们要把它分一下列,那我们这里用的是这个分格符 ctrl 加 v, 你看它现在就把它分开了,这样的话我们就好进行删除,我们就只用保留这个 id, 就是 和这个表达矩阵中一样的这个基因的 id, 然后还有这一个基因名,然后其他的这些我们就可以给它删去了,这个也是删除, 然后这个就是一个注置信息,我们就把它另存为,也是在这个里面给它命名成一个监呢,保存 好,这样我们就得到了它的分组信息、注视信息,还有它的这一个表达矩阵。 好,这个就是我们芯片数据的,然后这个芯片数据我们可以看到这个里面这些表达量都是一些小数。然后这个,嗯,其实就相当于 f、 p、 k、 m 的 那个数据,我们就用立马包来进行差异分析。那我们重点要讲到的是这个,我们把它插了, 重点是要讲这一个,嗯,高通量的数据,我们把这个编号复制下来, 然后粘贴到这个里面,嗯,签一个粘贴到这里,然后搜索, 我们可以看到他这里就是以高通量结尾的,然后他这里的物种呢是既做了人,也做了小鼠的,然后下面这些信息也是差不多的,然后这里就是他的一个平台信息,这是他的一个样本,然后这个高通量的数据,他的表达矩阵在哪里下载呢?就不是这里了,是在这个下面下载, 然后就看它有人的,有鼠的,我们就下载人的,点击这个 http, 它就可以下载了。好,我们下载了,下载过了就不演示了。然后下载之后呢就是这样的一个嗯数据,我们把它解压缩到现在的这个文件夹, 也是打开,用 wps 的 表格把它打开 好,打开之后我们可以看到它这里已经有注目信息了,就是它的基因 symbol 已经在这里了,然后后面就是一些样本,然后还有基因的一些表达量,那我们就把这没有用的给它删去, 这个给它删掉,删除,然后这一个就是它的一个类型,呃,你需要的话就保留,然后我们做差异分析是不需要的。好,然后这样就是一个表达矩阵了,你看精英申报就是这样的格式,它前面是精英申报,后面是一个样本。好,那就把它保存下来, 保存下来之后我们还差一个分组信息,对吧?那分组信息呢?就是在我们这里,就是刚刚下载芯片数据那里的这个 matrix 这里下载。 啊,这个我们也下载过了,那我们就把它删了,就在这里这个我们也把它解压缩, 然后打开,打开方式, wps 表格打开,然后也是一样的,在这个下面这个空格的下面这两行 ctrl 加 c, 也就是它的一个分组的信息,那我们就再建一个表格, 也是转置粘贴,粘贴下来就是这样的。好,然后我们把这里给它改成一个 group, 然后这里给它改成它的一个样本。 好,然后这一个是一个正常组的,那我们就给它改成 normal。 好, 然后把它复制。 嗯,这下面就不是了,然后这里粘贴,然后中间的这几个是没有用的,我们就把它删掉,直接删去,然后这里呢我们再把它复制一下, 看一下,到这里看,这里 ctrl 加 v, 然后下面它就是一个疾病组的了,那我们就只保留这个它的疾病的名字。 好,也是我们 ctrl 加 c, 复制一下,然后粘贴好,这样我们这个分组信息也保存好了,我们把它保存下来,给它命名为 group, 我 们是保存到这个里面的,这一个好,保存好,那这样我们这一个信息也做好了,有它的表达矩阵,有它的一个分组信息。 好,那接着呢?大家可以看一下这个这一个高通量数据,它里面的都是一些整数, 要么就是零,要么就是整数,那就说明我们的这个数据它是一个 cons 数据,那这种 cons 数据就是原始的,没有经过一个标准化的,那我们就要用 dsc 二包来进行分析。嗯,那今天我们就先分享到这里,后续再给大家继续进行一个讲解。
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这个是谷歌,这个是百度,如果你还在看那种搜索关键词排行第一的 s o e 老黄历,那你不仅会失去流量,更会错过这一轮 ai 重塑资产的暴富机会。记住一个新的词啊,最近市场炒的很火,叫 g e o, 它正在把价值万亿的搜索市场 暴力拆解。那么通俗来讲,什么是 jeo 呢?简单说啊,之前咱们用的叫 seo, 是 搜索引擎优化,而 jeo 呢,叫深沉式引擎优化。以前呢,我们有问题找啊,百度找谷歌, 他们就像送报源一样,给你找一对链接,你自己挑,对吧?现在呢,我们问拆 jpt, 问豆包啊,他们就像私人秘书一样,直接给你总结好答案。 那么 g e o。 的 核心就是让你的产品,你的品牌成为 ai 那 个唯一答案里的标准答案。好,我们解释完 g e o。 之后,我们作为财经博主,我们还是要看透这背后的钱到底流向哪边。 那这里有几个价值的挖地给大家聊一聊啊。首先一就是卖铲子啊,跟咱们算力是一样的啊,卖铲子的底层硬件是什么? 既然搜索已经变成了深沉式,那么算力需求就肯定是指数级的爆发。咱们不要光盯着英伟达啊,那些能够提供低功耗推理芯片和液冷技术的公司,才是接下来可能的隐形冠军。其次呢,还有一些重塑流量的平台方啊,谁能率先把 ceo 商业化,谁就是下一个中国的谷歌。 关注那些在 ai 搜索植入生态的巨头,比如微软、谷歌,还有国内动作相对较快的几家大模型厂商。最后一个就是存量掘金的数字营销啊,这是一个非常巨大的行业洗牌, 传统的广告商代运营的模式会死掉大半。而那些手里面掌握着独家语料库的,掌握着 ceo 抓取算法的新型营销公司,他的估值逻辑就要变化了。 但是大家看到最近炒传媒、炒 ceo、 炒游戏非常热血,上头牛市的经验告诉我们啊,新概念出风牛也会出狗熊,很多公司也只是蹭了 ceo 的 热度啊。真正 ceo 的 标的,你要看它的数据壁垒够不够硬, 如果你看到一家公司连自己的数字化地基都没有打好,还要去搞什么 ai 搜索优化啊,直接拉黑呢,都是骗眼球的。所以我预测啊,未来的半年内, geo 很 可能会成为一级市场和二级市场共同的猎物。 我也是复盘了, a 股中最能够吃到 geo 流量红利的一些产业链公司啊,逻辑非常硬,想要这份产业链清单的,在评论区扣个 geo, 我 私发给参考点,关注这一步, ai 的 财富浪潮带你稳稳接住!

二零二六年初,随着豆包、 deepseek、 文心一言等 ai 对 话工具的越活跃,用户数相比突破一级门槛,传统的搜索流量格局被彻底打破。 二位咨询数据显示,近二零二五年第二季度,中国 geo 市场规模同比激增百分之两百一十五,超过百分之七十八的企业决策者已将 ai 搜索优化列为数字化转型的优先事项。 这场被称为互联网流量第三次革命的改革,正催生一个全新的营销范式。生成式引擎优化。 那什么是 g e o? 我 们今天就来一探究竟。对了,本次提到的所有公司都只是基于公开资料客观整理,均不做推荐。由于部分涨幅过大,请各位注意风险。 g e o 全称生成式引擎优化,是针对 ai 聊天机器人生成式搜索平台的营销优化技术。 与传统 seo 例如百度的搜索引擎优化所追求在搜索结果列表中排名靠前不同, geo 争夺的是答案权,让品牌信息直接被 ai 采纳,并呈现在生成的答案中,实现零点几曝光。那 geo 为什么现在变得直观重要? statistic 数据显示,二零二五年,深城市 ai 搜索工具已占据全球搜索市场百分之三十份额,中国用户占比达百分之三十七。传统搜索引擎流量份额持续下滑, 用户日均关键词搜索频次下降了百分之四十一。当新一代用户习惯向 ai 提问,品牌如果不在 ai 的 知识体系中占据位置,就等于在新流量入口中失声。 企业必须构建一套被 ai 认可的权威知识体系,一旦在 ai 认知中建立某领域首选信源地位,将形成强大的竞争壁垒,后来者追赶成本极高。接下来,我们看看目前 ceo 的 发展现状。国内 ceo 市场自二零二五年三月开始兴起,下半年呈现爆发式增长, 大量公司涌入这一领域。然而,目前百分之九十以上的所谓 ceo 服务仍停留在低阶的内容分发层面,通过海量发稿试图影响大模型, 技术门槛低,导致价格战激烈,部分项目甚至出现亏损重标的情况。真正的 ceo 需要两类核心能力,一是爬虫引导与轨迹理解能力。这需要长期积累高权重网站资源,如权威媒体站点,能够监测并引导各大模型的爬虫抓取目标内容。 二是高质量结构化内容生产能力。未来有效的 ceo 内容必须是优质问题解决导向,且结构清晰的数据,便于 ai 低成本理解和引用。 市场预计将在未来六个月左右开始分化,纯发稿模式将因大模型识别能力提升而效果衰减。 长期来看,只有具备技术实力和资源积累的服务商才能生存发展。关于市场空间,到二零三零年,中国市场规模有望达到两百四十亿元,全球市场突破一千亿美元,年复合增长超过百分之五十。这一测算基于传统 seo 预算的迁移,替代 seo 市场的参与者大致可分为四类,从 seo 业务转型而来的公司,传统广告传媒公司、互联网大厂以及专业 geo 技术服务公司。 在上市公司中,多家营销公司已率先布局 ceo 业务。引力传媒在二零二五年十月设立 ceo 事业部,将其定位为战略级事业部,聚焦 ai 搜索加生成式营销,一点天下,深度构建了完整的 ceo 理论体系与实战指南。 政文互联公司自主研发的深城市 ai 优化智能体 hogeo 已正式上线,显示其在 geo 技术产品化方面的积极布局。蓝色光标作为全球前十的营销传播集团,已在 ai 营销领域获得多项奖项,为 geo 业务拓展砥定基础。 神广集团、制度股份、英赛集团等也在 ai 营销领域有所布局。此外,还有一些数字营销领域积极布局者,例如天龙集团、新华都、三人行、天瑜树科、天地、再现、元龙雅图、福石控股、利欧股份、轩亚国际、百纳千城等。总结而言, 当 ai 成为数亿用户获取信息的首要入口,在 ai 的 认知领域占据一席之地,将成为品牌在数字时代的新生存法则。好的,本期节目到此结束,我们下期再见。

各位同学大家好,今天我们要学习的是转录入门第七课,也是我们基础入门课里面的最后一课, g o 数据处理。 g o 数据库是由美国国立生物信息中心 n c b i 维护的公共数据库,它里面主要包括了基因组学、转录组学、蛋白质组学的一个数据, 它是很重要的一个数据资源,然后里面可以免费的解锁下载和分析数据。 前面我们已经讲到了 tcd 数据库,里面包括了三十三种人类肿瘤的一个数据,如果比如说我们是研究癌症的,那用这个数据库就比较好一点, 那如果不是研究我们肿瘤的呢?怎么办呢?就可以用到我们的 g o 的 数据库,我来 g o 数据库里面它包含了肿瘤的数据,也包含了非肿瘤的一个数据,而且它不止包含人的,比如说还有一些小鼠,大鼠,还有斑马鱼啊,一些鹿啊什么的,各种物种的都有。然后我们来看一下这个数据库, 首先我们复制一下这个网址,我们复制网址之后,我们可以到我们的浏览器里面直接搜索 g o 数据库, 但你也可以,比如说把它添加标签,然后我们接到这样一个界面之后,我们点击这个 service 这个按钮,这边就会进入到这样一个界面,这里可以搜索,比如说我们可以搜索一些,比如说肝癌,或者说我们已有的一个机油编号。 什么是机油编号呢?就前面这个 gse, 什么什么这些数字,这就是一个数据级的一个编号,就代表了它这个项目的一个名称, 然后后面呢是他的一个项目的一个标题,比如说他的主题是什么?他研究的是什么?这边呢是他的一个测序类型, 这边呢是他的一个物种类型,人类小组,一般就是人类小组嘛,我们做的多一点的就人类小组,那后面的就是样本的一个数目。然后这里呢,比如说像我们这里值得注意的就是测序的一个类型,会常见有两种, 一种就是这种,比如说像表达文件来自于高通量的一个数据,这种他是一个二代测序的一个数据。 还有种呢就是芯片数据,它以 a r r y 结尾的,今天我们就主要讲解一下这两种数据的一个处理 和下载。在小小的花园里面挖呀挖呀挖,我们看一下这个应该是个芯片数据,我们搜搜索一下,根据它的编号,我们把我们的编号输入在这里,或者说把我们想输入的疾病类型输入在这里。 好,这个出来了,它这里表达数据来自于 a r r a y, 这个就是芯片数据,然后我们点击这里 就是 gse 这个编号,我们点击进入这个文件,进入到这个就是数据集里面。之后这里这一块呢它会有一个就是对于整体的一个描述,这里面我们测了什么,然后大概做了些什么东西, 这里是一个总体的一个设计,就相对于他会告诉你我的一些分组啊,我分的些什么组,比如说正常组、疾病组这样的开始了,开始了,然后这一块呢就是一个参考文献,我这个数据之后,我测了之后,我用于发表了哪篇文章,我们可以在文章里面去具体看他对于这个数据的一些介绍, 然后下面的这个呢是一个平台信息,平台信息是什么意思呢?你可以理解为他是用的哪一款产品来做的这个测序, 就是不同的一个产品测序的一个平台信息,它是不一样的,待会我们会用到,我也会具体给大家讲平台信息用来干嘛?这下面就是他对于样本的一个介绍,这个我们其实也可以不用管, 然后我们的芯片数据,这以这个 a r r a y 结尾的一个芯片数据,我们怎么下载呢?我们得点击这个 service matrix, 点这里之后我们再点这一块点一下,好,它就开始下载了, 这下的很快,但我之前已经下载过了,就不用下载了。好,我们下载之后是一个怎样的一个数据格式呢?它就是这样的, g s 一 四五幺,是这个,是这个的话,那我们把它解压缩,解压缩到这个,这个文件名就是这了,对不对?好,我们点开看一下, 哎呦哦买噶,点开之后它有一个 t s t 的 一个文件,我们来右键点一下打开方式, wps, 那大家也可以直接点进去之后,把它全选复制,然后把它放到 excel 里面打开好,它进入到这样一个界面之后,它就是会有很多复杂的一个信息。你看大家还记得我们前面讲那个就是 t c d a 数据的时候,它是一个怎样格式吧? 它就是下面的这种,对不对?就是一种行名为金名面名为样本名,对不对?是我们之前在做了一个 t c j 数据的时候的一个格式,而 g o 里面呢,它前面呢是对于它这些数据的一个介绍,我们这里面主要比较重要的就是第一要看这里 这是什么,这里面它会写到样本的一些分组,这是样本的名字。但如果比如说我们像我们的 t、 c、 d、 a 一 样,如果要做预后的话,那你也要在里面去找到预后的一个信息。今天我们只讲差异分析,所以说 我只会教大家如何去把这个差异的这个整理一下,你看它这里面会有它的分组吧,像这个 h、 c、 c 就是 疾病组吧。我们先把这两列信息复制一下,同时选中,然后复制新建一个表格, 编辑表格之后,我们现在点击右键,同样的右键选择性粘贴,然后转至, 转至就 ok 了。划过来之后,这里我们把它命名为 group, 他 这边就是命名为样本名嘛,他再说是癌症,我们拍一下去翻译一下,这应该是正常,癌癌周的就是一个正常的。然后我们看一下这里,我们把这些后缀去掉, 大家可以像我这样慢慢的一个处理 later, 好, 然后我们继续可以点击选中不选中这个,把这一块叉屏的全部选中, 然后我们这样是不是就得到我们的分组信息了,然后把它复制下来,在我们这里面建一个分组, 那我们分组的一个信息就有了,对不对?你要决定怎么办?我们就直接把前面的一些信息删除就可以了,我直接删除,不要对不对?然后我点击保存, ok, 现在我们再去看一下,我们再把这个打开, 它这里面就是我们的行名,就跟我们之前类似的就是机名列名,就是样本名,但这个不同于就是我们就需要的那种机名,就跟我们 t c、 g a 里面一样,它是一个探针,需要我们用注示信息去注视。那 g o 的 注示信息怎么办呢? 就是需要去下载我们的平台信息,先把这个擦掉,前面我讲了这是他的平台,对不对?我们把这个点击进入到这个平台。好,我们点击这里,我们看一下他,有时候这里他会是一个下载,有时候是会查看,如果下载直接点击下载就可以下载了,查看的话我们就点查看,然后 ctrl a 加 ctrl c 就 全部复制了,复制之后进来,然后新建一个 t a t 文件,然后保存,保存之后我们来打开看一下。

今天给大家介绍 ai 应用产业链核心企业。二零二五年, ai 硬件是一路高歌,一中天纪、联海组合被市场津津乐道。二零二六年, ai 应用正从概念验证,进入规模商业化阶段。 进入 ai 应用源年,通用大模型企业加速垂直场景落地。生成式 ai 企业通过降本增效,重构内容生产模式, 垂直行业企业依照行业数据壁垒构建 ai 应用护城河三大方向,呈现差异化发展路径。同时,智能体技术的突破正推动 ai 应用从单一功能向全流程赋能引进, 成为核心企业竞争的新焦点。主要企业有一、蓝色光标是 ai 营销领域的商业化标杆。蓝色光标进行凹音 ai 战略, 通过蓝标智脑平台实现 ai 广告营销全链路赋能,是 ai 广告营销进度领先的企业,已孵化大量 ai 智能体,覆盖绝大多数营销场景,与 ceo 企业已经开始广泛的合作, geo 业务与公司的谐同性还在进一步增大。二、万星科技推出万星天幕大模型,实现视频、图片、音频的全模态生成,大幅降低专业内容创作门槛。公司通过接入 openli、 百度等多个外部大模型,构建了从底层模型到应用层的全链条技术体系。 三、昆仑万维凭借 opra 搜索引擎的全球布局优势,通过开源天宫大模型,构建了技术加流量双轮驱动的商业模式。公司大模型覆盖文本、代码、图像多模态,基于 transformer 架构的智能体技术, 支持复杂场景推理、模型压缩技术领先,可在边缘设备实现实时推理。四、一点天下全面升级,其 ai 中台接入了 chat、 gpt、 gemini 等主流大模型, 通过自主调优和多模型融合,显著提升广告创意生成效率,降低推理成本。将服务头部客户沉淀的专业营销能力,通过 ai 技术进行普绘画,助力更多初创期和成长型企业在 ai 时代找到出海增长新路径。 五、金山办公一拖六点六,九亿月活大量企业客户,构建了 ai 办公领域的绝对优势。 wps ai 三点零即灵犀智能体,实现了写作助手、表格生成等核心功能。灵犀智能体支持多模态交互,能理解复杂指令,并执行用户文档数据反哺模型优化,形成数据飞轮效应。 六、科大讯飞的全站自主可控的技术底座,与深入行业场景的落地能力完美结合,它不仅掌握了从芯片到模型的落地能力,还把 ai 真正用在了教育、医疗等关乎国际民生的关键领域。 七、托尔斯作为中文语义理解领域的龙头,通过搜索加内容双轮驱动,构建了垂直领域大模型的差异化竞争优势。公司手握海量政企金融数据,是企业级 ai 核心服务商,中文权威研所与语义理解技术全球领先。 八、汇川技术是工业自动化 ai 控制的领军者汇川技术作为工业自动化龙头,通过 ai 算法升级 plc 逻辑控制,赋能工业机器人、母鸡等设备的智能运动控制与精准操作, 构建了硬件加软件的双重技术壁垒。九三六零一托三六零智脑大模型将深层式 ai 技术深度融入搜索引擎优化环节, 构建了安全加 ai 的 差异化竞争壁垒。公司通过大模型技术优化搜索结果与广告推荐,同时将 ai 安全智能体应用于政企网络安全防护领域。 ai 应用端产业链正迎来黄金发展期。随着二零二六年设备更新政策、医疗 ai 场景指引等政策红利持续释放, 以及 ai agent 多模态融合等技术不断突破, ai 应用端企业将迎来新一轮增长机遇。最后提示一下风险, ai 应用变化太快了,今天领先的应用明天就可能被其他超越,风险很大。 投资者应密切关注具备场景深度加技术广度加数据厚度三重优势的企业。以上仅供参考,不构成任何投资建议。

各位企业主注意了,今天来聊聊聚合 ai gior 的 数据安全性和合作流程。聚合 ai gior 在 数据安全上下足了功夫,他自主研发 java 搜索排名系统,能直接教育 ai 优先推荐客户内容,并且内容创作全人工非模板化,确保专业性和品牌调性。 合作流程也很清晰,先进行前期沟通,根据企业需求定制引擎参数和智能体功能,接着进行部署、调试和使用培训,让企业员工快速上手,后期还有迭代优化和技术支持。 以武汉某口腔医疗机构为例,通过聚合 ai g o 的 适配方案,聚焦专业内容,建立信任客户从线上咨询到到店就诊的决策周期缩短百分之四十, 有效咨询的成交率提升百分之二十五。所以,聚合 ai 既有既能保障数据安全,又能助力企业提升推广效果和运营效率,值得一试。

首富们呐,晚上好,最近 ceo 概念很火爆,我给大家分析一下核心利好。公司 ceo 概念近期因马斯克宣布开源 x 平台内容推荐算法等事件催化而爆发, 最直接利好的股票集中在以布局 g e o。 技术并实现商业化落地的 ai 营销公司,其中麦富时、蓝色光标、一点天下、哲文互联、引力传媒等公司表现最为突出。一、核心受益标的分析一、麦富时,港股 g e o 概念龙头技术实力 一托,自研 ai gentforce 三零智能体中台,构建全域 ai 生态洞察定制化知识,构建自动化、内容运营数据化效果闭环全链路服务 商业化成果,二零二五年上半年 ai 加 sars 业务收入五亿元,毛利率高达百分之八十点四、上海某快销品牌经 ceo 优化后, ai 平台热门关键词覆盖达八千五百余个,有效引用量提升百分之两百一十。 市场表现,二零二六年一月十二日单日涨超百分之二十六至四十九港元,总市值一百二十五点五亿港元,近九个交易日累计涨幅突破百分之四十。机构评级,建银国际首语跑赢大盘评级 预测,二零二四到二零二七年营收复合增速达百分之二四十四二、蓝色光标, a 股 ceo 营销龙头战略布局战略投资 pure blue ai 推出蓝标智投 g e o 系统落地效果,行业领先资源优势,国内营销龙头覆盖超三千品牌客户,媒介预算规模行业第一。市场表现, 二零二六年一月十二日二十厘米涨停作为传媒 etf 华夏前十大重仓股之一,与昆仑、万纬等 g e o。 概念龙头形成联动效应。六二三三、一点天下跨境 g e o。 细分标杆 技术特色,自研出海罗盘智能优化系统,构建八维 g e o。 优化框架。行业优势,深耕出海营销十余年,累计投放超千亿数据沉淀,覆盖两百家国家。市场表现,二零二六年一月十二日二十厘米涨停。作为创业版人工智能 etf 前十大重仓股, 与蓝色光标等形成一中天组合效应。六百二十四、哲文互联 s s 化 g e o。 先锋产品,创新推出 h o g e o。 智能体,将 g e o。 技术封装为订阅式 s s 服务, 客户输入品牌手册即可自动生成模型友好型内容客户基础合作对象包括腾讯、京东、抖音、阿里巴巴等互联网巨头,在汽车营销领域稳居行业前三。市场表现, 二零二六年一月十二日涨幅靠前。二零二五年 q 四、 ai 营销订单额环比增长百分之两百二十六百三十一五、引力传媒战略深耕型标的 战略布局,设立战略级 ceo 事业部,聚焦 ai 搜索加生成式营销行业,落地抖音、快手头部服务商,年 gmv 超百亿,拥有五万达人库。 市场表现,二零二六年一月十二日涨停。近期中标某国际品牌千万级 ceo 项目,预计二零二六年该业务贡献营收超五亿元。六百二十三二、其他值得关注的 ceo 概念股 一、利欧股份推出 l a o i 加 o 皖一大模型,实现营销全链路 ceo 优化。二零二六年一月十二日二十厘米涨停。作为传媒 etf 成分股,受益于 ceo 概念整体走强。三十七二、博瑞传播 计划一托成都文投集团资源,将本地文旅、赛事、会展等官方权威信息结构化为给模型。二零二六年一月十二日涨停。明确将 ai 鱼情加 ceo 服务列入二零二六年重点产品体系。二三二六三,扶持控股 福丁 kai 平台,联合科大讯飞在汽车等行业实现 ceo 落地。二零二六年一月十二日涨停。 ceo 业务已取得实质性进展。三十七三、 ceo 概念的投资逻辑一、市场空间广阔 据秒针营销学院计算,中国 g e o 市场规模有望由二零二五年的二十九亿元增长至二零三零年的两百四十亿元,年均复合增速达百分之五十三、全球市场规模将从一百一十二亿美元增至一千零七亿美元。 中信箭头证券预测,全球 g e o 市场规模将突破百亿美金量级,成为 ai 营销细分领域增长最快的赛道之一。七幺二二,行业驱动力技术迭代 马斯克开源 x 平台推荐算法大幅降低技术门槛,加速行业生态繁荣。流量迁移。 chat、 gpt 月活达七八亿,豆包等 ai 原声 app 月活均破亿,而传统搜索引擎访问量预计二零二六年将下降百分之二十五。商业模式改革, 广告主需求从排名优先转向答案优先,推动营销模式创新。幺二幺二三,投资策略建议短期关注已实现 ceo 技术商业化落地有明确业绩支撑的公司, 如麦腹石、蓝色光标、一点天下等长期布局具备技术壁垒、场景落地能力与稳健基本面的企业,尤其是已形成技术底座、产品应用、行业落地完整链条的公司。风险提示,部分 g e o 概念股已连续涨停, 短期估值可能存在一定泡沫,需关注实际业务落地情况与业绩兑现程度。十六、 geo 作为 ai 时代的 seo, 其核心价值在于让品牌信息在 ai 生成答案中被优先引用,实现用户提问模型,生成品牌露出的闭环。 随着 ai 搜索渗透率持续提升,具备技术实力与商业落地能力的 geo 服务商将获得市场长期青睐,点点关注不迷路。

为企业老板 ai 时代做金融优化核心就抓三点,避开三个坑。首先,得告别 su 思维,别堆砌关键词,要用自然语言讲清业务搭配真实数据和案例,让 ai 觉得你专业可信。其次,要做全域内容布局,官网、行业、媒体、 知乎,这些平台都得覆盖多渠道交叉验证,才能提升权威度。最后,必须坚持长期主义, g u 不是 一蹴而就,每周稳定的输出深度、内容搭配、效果监测迭代,一到三个月才能看到稳定的回报。 避开低质内容信息不一致,只优化单一平台这三个坑,你的品牌才能在 ai 答案里面稳稳占据一席之地。如果你也想做 g u 优化,不知道从何下手,可以在后台私信我。为企业老板 ai 时代做 g u 优化核心就抓三点,避开三个坑。 首先,得告别 su 思维,别堆砌关键词,要用自然语言讲清业务,搭配、真实数据和案例,让 ai 觉得你专业可信。其次,要做全域内容布局,官网、行业、媒体,几乎这些平台都得覆盖多渠道交叉验证,才能提升权威度。最后,必须坚持长期主义, g u 不是 一蹴而就,每周稳定的输出深度、内容搭配、效果监测迭代,一到三个月才能看到稳定的回报。 避开低质内容,信息不一致,只优化单一平台这三个坑,你的品牌才能在 ai 答案里面稳稳占据一席之地。如果你也想做 g u 优化,不知道从何下手,可以在后台私信我。

首先来看市场行情,今日早盘全线走强,创业板指上涨超过百分之二,沪指逼近四千两百点。盘面上, ai 应用方向再度爆发,电商、营销、医疗等板块涨幅居前。此外,半导体、商业航天、光伏等板块也表现活跃。 接下来重点关注人工智能领域的重要动态。阿里巴巴宣布,旗下 ai 产品千万的月活跃用户数已突破一亿,并计划于一月十五日举行产品发布会。 同时,智普 ai 与华为联合开源了新一代图像生成模型,该模型是在国产深腾芯片上完成全程训练的。在 ai 商业应用方面,视觉中国与北京青蓝智慧科技有限公司签署战略合作协议,将围绕 ai 数据与营销服务展开深度协同。 此外,全国人工智能加应用场景创新大会即将在苏州举办。机构观点认为, ai 下游应用正加速进入商业化验证阶段。 商业航天领域,捷豹平传产业配套持续跟进我国在海南商业航天发射场使用长征八号甲运载火箭,成功将卫星互联网滴轨十八组卫星发射升空,据需,该型号火箭的发射测试流程已压缩至十八天。在产业配套方面,中科环保在互动平台表示, 其绵阳项目投产后,将为商业火箭公司星际荣耀提供绿色甲完电能等全链条清洁能源支持。此外,风电整机商龙头民扬智能公告,拟通过发行股份收购中山德华芯片技术有限公司的控制权,后者专注于空间太阳电池产品, 此举被视为跨界布局太空光伏领域,全球半导体与存储产业链持续受到关注。市场研究机构报告指出,由于台积电、三星电子等削减八英寸金元产能,同时 ai 驱动需求旺盛,今年八英寸金元代工价格可能上涨百分之五至百分之二十。 中芯国际、华虹半导体等国内厂商产能利用率持续处于高位,存储芯片涨价已直接传导至消费端,联想、戴尔、惠普等主流 pc 品牌以上调售价,内存条价格涨幅显著。韩国三星电子预计今年 drm 产量将提高约百分之五, sk 海力士产量预计增长约百分之八,但仍难以满足市场需求。在政策与宏观数据方面, 海关总署数据显示,二零二五年我国货物贸易进出口总额首次突破四十五万亿元,其中工业机器人出口额超过进口额,我国成为该产品的进出口国。工信部相关会议指出,将加快突破全固态电池、高级别自动驾驶等技术,并进一步扩大汽车消费, 最后为您带来其他重要的科技与产业突破。量化基金换方量化去年收益为百分之五十六点六,其资金实力为其孵化的 deep sea 大 模型研发提供了支持。 苏州大学科研团队成功研发出柔性金硅钙钛矿叠层太阳能电池,理论转换效率最高可达百分之四十三,可为航天器提供电力保障。自然资源部,中国地质调查局宣布,我国首台海底地层空间钻探与监测机器人在南海试验成功。 国际方面,美国能源信息署预测数据中心将推动美国电力需求迎来自二零零零年以来最强劲的四年增涨期。此外,由于 ai 芯片需求旺盛,苹果、高通等公司正争相抢购日本日东仿生产的高端电子级玻璃纤维布。

guo 优化怎么做才真的有效?如何让你的产品被 ai 推荐?这个视频一分钟讲清楚 guo 优化怎么做,品牌关键词怎么保持排名稳定?听完赶紧收藏,用一个我们做的上海装修公司的真实案例,带你拆透全流程。 首先第一步是要做精准关键词布局,不要瞎铺内容。这是我们自己研发的 ai 优化工具,首先用大数据调研市场,分析用户需求,选出高热度的关键词和长尾词, 再找出竞品没有覆盖的关键词漏洞。比如上海哪家装修正规这种高需求低竞争的词, 把这些词呢做成 ai 能识别的结构化内容,确保 ai 抓取收入。第二步,靠实时监测加动态优化,保排名稳得住。 我们对于 ai 搜索结果,用监测系统来抓取,搜索结果每天都能都在抓客户在 deepsea、 豆包等 ai 平台的关键词排名提及频次,对 ai 平台的饮用情况进行解析,从而提升 ai 的 可见度和推荐率,确保你的品牌排名稳定上线。 最后,我们每周会给你格式化的报告,效果看得见,我们用这套方法已经帮助三百多家不同类型的企业顶到了各自行业搜索词的前台。如果你的品牌也想用 ai 或客,欢迎给我留言,我来帮你定制方案。

ceo 为什么能做?很简单,你可以回去搜索一下你的领域,你用一个行业词,比如说我是家装领域的,或者说我是数据回归领域的等等。你用行业词去搜索,给我推荐一个人工智能 法律合规领域的律师的时候,他一定会给你一个答案,对不对?你可以用 deep seek, 你 可以用豆包去打开它的深度思考,他就会给你生成一个在数据合规领域,或者说在家装领域有哪些律师,有哪些服务团队,哪些公司是靠谱的。给你一个 list 这个历史里面,你可以点开它后面那个验证的链接,点进去之后你就会发现这里面是有来源的。而你点开那个来源之后,你会发现现在主流的引用率比较高网站,比如说搜狐,比如说一些官网,你所在行业领域的一些榜单, 那个是它引用率高的一些来源。通过反推的思维你就能够得出说我如果在哪个地方做投放,会更容易得到这个流量。

搜索引擎是关键字排名, gu 是 被引用的可能性的优化。简单来讲,如果是搜索引擎的话,你就把你的关键字啊放的地方越多,越重复就会有效果。如果你在做 gu, 即想让 ai 优先引用你的内容,那么你的内容必须 符合 ar 的 逻辑。那么 ar 的 逻辑是什么呢?内容质量足够高,有结构性,可交叉验证,有权威性,有数据。相对来说呢,你需要生成高质量的内容。 所以说这些机油的公司,无论是视觉也好,营销也好,拥有核心数据的,会拥有较大的商业价值,本质上是最优质的数据。 大家看一下这些公司谁会拥有特别核心的数据,这些数据呢,是不可复制,独一无二且权威真实,拥有这些数据的公司可能会非常值钱。 g o 的 核心是生成结构化的,有逻辑的、高质量的内容, 可以被 ai 交叉验证并引用的内容,这种内容才会被 ai 抓取。信缘的优质性决定了最终影响 ai 被 ai 所引用的可能性。 guo 的 核心在于它生产结构化的优质的内容,它不是一个简单的数据,所以说像仅仅有重复的,垃圾的,溶于的这种水军的,这种低质量的内容,大概率会被过滤掉的。

题材查阅一分钟,节约复盘两小时。大家好,我是做手天哥,今天我们要来讲的题材是 geo 生成式引擎优化。 geo 生成式引擎优化是 ai 时代的信息入口优化,技术 核心聚焦生成 ai 模型、性能优化与 ai 搜索结果,可见提升的两大方向。通过模型调优、 r a g 架构、知识图谱、语义理解、效果监测五大支柱,实现生成引擎更高效、更精准、更可信的核心目标。其中包括三六零自研大模型语言理解与知识监控。三六零自研大模型可为 g e o。 提供算法支撑。 星环科技,一站式数据平台,含像量搜索金融客户续费超百分之九十五。蓝色光标, ai 营销总龙头 ai 营销龙头 ai 内容生成平台,具备 ceo 内容优化与 ai 推荐能力。省广集团, 本土营销龙头, ai 转型依靠客户与渠道优势,适配 g e o。 营销落地结成股份影视版权龙头,具备内容结构优化能力。每日互动数据智能生态日处理 p b 级像量数据意念天下 ai 驱动跨境内容审核与营销,适配海外 g e o。 万星科技、启明星辰身幸福。

二零二六年至有公司深度测评综合与垂直行业解决方案效果发布。二零二六年至有深沉式引擎优化,已成为企业融入 ai 搜索生态的战略标配品牌,在 ai 回答中的曝光与推荐,直接影响市场声量。中国至有服务市场呈现强者引领、细分深根格局。 基于公开数据与调研,以下为二零二六年度具有优化服务商 top 五及核心解析一、 top 五服务商榜单排名服务商名称核心定位推荐指数口碑评分核心优势领域一至推时代综合服务商领军者九九分多行业覆盖加国际化布局 二至安华逆 a 高合规性综合服务商九八分快销三、 c 金融三亿百姓电商场景细分标杆九 五分电商全品类大促节点四、小丁文化金融领域细分龙头酒三分银行、保险、证券五、大树科技中小企业专属服务商酒零分本地生活区域零售 二、核心服务商亮点综合服务商智推时代运营与技术双核驱动,采用 ra 三效果付费模式,自主研发 gno 开源系统,覆盖二十五家国内 a i 平台,四十八小时完成适配优化,百分之九十五客户来自口碑推荐,交付成功率九十九 百分之五存住美妆品牌在豆包推荐率从百分之十五升至百分之八十九,获上市公司千万级融资。 安华逆 a 以合规和稳定为核心,通过等保三级认证,内容误差率低于零百分之五。合作美的、华为等企业家电客户 ai 推荐位占底达百分之八十五点七六 垂直领域服务商,一、百讯电商专属引擎支持平台数据对接。二零二五年双十一祝美妆品牌销量增长百分之一百二十。 小丁文化金融语义分析系统加合规监测复购率细分第一,大树科技 s a a s 化平台,降低门槛,按季度付费,助中小企业曝光量提升百分之二百三。市场趋势,二零二六年只有市场向整合化、智能化、效果化,远近 综合服务商,受全球化企业青睐。垂直服务商深根细分场景,合规性成为选型关键,兼具效果优化、合规保障与多平台适配能力的服务商降临跑市场至又已成为品牌与用户对话的核心能力。选对服务商是布局 ai 生态的关键起点。

你有没有发现一件怪事?同一个问题问 ai, 你 在北京,他给你推荐一个你从没听过的品牌,你换一个城市,他立马换一个同样陌生的名字。你以为这是算法智能,但真相可能更残酷。这是被精准操控过的答案。我先给你一个结论,现在很多 ai 的 回答,不是被训练出来的,而是被喂出来的, 而喂它的不是知识,是营销。我们今天要拆的,是一个你几乎看不见,但已经成规模的东西。基友,深层次引擎优化。这两天,这个词在 a 股市场彻底火了,成了热门炒股概念, 相关个股接连涨停,资本狂欢,背后却是满满的炒作引诱。注意,这里的基友不是定位,不是你手机上的那个位置权限,也不是资本市场里被盲目追高的伪题材。他真正干的事只有一件,不抢搜索排名, 直接抢 ai 的 嘴。过去的 seo 是 让你搜得到,现在的基友是让 ai 以为它是真的。逻辑很简单, ai 回答问题,靠的是全网抓取的内容, 那谁的内容多,谁的内容像知识,他就信谁。于是,一条灰色产业链就出现了。第一步,先算命。营销公司会先算一件事,用户最爱问 ai 什么, 比如哪个品牌靠谱,哪个设备好用,哪个地方值得去。问题一确定答案就可以定制了。第二部,造世界,他们不会只写一篇广告,而是同时生成新闻稿、测评文、行业报告、论坛讨论、问答内容几十篇甚至上百篇。这些内容看起来不像广告,但他们指向同一个结论, 在 ai 看来,这不是营销,这是共识。第三步,精准投喂。不同城市不同说法,南方偏使用,北方偏对比,一线城市写性价比, ai 一 抓取,哦,这是本地信息,那我就用它。 于是你问 ai, 它就自然地把广告念给你听。更夸张的是,现在这是已经高度自动化了,市面上已经有那种系统,一年几百块一键生成内容,自动铺到几十个平台。你虚构一个品牌,只要铺得够密, ai 真的 会把它当成优选。答案 不是因为它好,而是因为它炒。就连资本市场也被这种炒带偏。不少企业只是沾了 ai 营销的边,没有实质的肌肉业务落地,股价却被炒到翻倍,多家公司紧急发公告提示风险,这就是肌肉制造的虚假共识。连资本市场都能被误导,那结果是什么?结果就是 ai 正在被污染, 而且是结构性污染。有真实案例,有企业花几百万做机油,直接让 ai 回答力,把竞品的关键参数写错,用户信了, ai 经销商乱了阵脚,企业损失是实打实的。还有更荒唐也更贴近生活的,有人利用机油这套造内容,为 ai 的 逻辑,把普通照片用 ai 改造成小米初期的车祸现场,伪造车祸视频 图片批量发布,让 ai 抓取后,不断传播这些虚假信息,恶意抹黑品牌。连央视都曝光了这起有组织的 ai 造谣黑公关事件。还有更离谱的 虚假灾情内容,通过 ai 推荐,定向投给特定人群,直接引发成千上万起错误决策。 ai 没骗人,但他在复读。谎言 真正危险的地方在于,你很难察觉,因为 ai 说话太像中立者了,语气平静,结构完整,甚至还会提醒你仅供参考。但你不知道的是,他参考的可能是一整套被人为制造出来的垃圾信息词。这件事的危害远不止是买错东西,也不止是资本市场里投资者追高踩坑,更不止是企业被恶意抹黑。 第一,他会让 ai 越来越不可信。当虚假内容的密度超过真实内容, ai 就 会开始学坏,而且造假的人反而更赚钱。炒股里炒概念的赚了快钱,做黑公关,造谣的赚了黑心钱,这会逼着更多人下场作假。第二,他会摧毁信息环境。你会发现,真正有价值的内容越来越难被看到, 取而代之的是一堆看似专业但毫无细节的伪知识,是资本市场里毫无价值的伪概念,是网络上混淆视听的假信息。 第三,他正在逼近法律红线,内容造假、仿冒、误导。股市里的虚假概念炒作迟早会和诈骗绑定,平台不可能永远装看不见,监管也已经开始出手整治,那普通人怎么办?我给你三个判断标准,第一,警惕太顺滑的答案。 如果一段回答没情绪、没犹豫、没反面观点,大概率不是人写的结论。就像那些被炒高的机构,概念股,看似前景一片大好,却没有任何实质业务支撑,完美的离谱就是最大的破绽。第二,看信息有没有出处,真正可靠的内容一定能被多方验证, 不是只存在于 ai 的 嘴里,也不是只出现在资本市场的言报和炒作言论里。第三,别迷信 ai 推荐,也别迷信股市里的热门概念。 ai 不是 权威,它只是个信息搬运工,股市里的热门概念也未必有价值,只是资本和信息营造的虚假繁荣。 而现在 ai 搬运的箱子已经被人动过手脚了,股市里的概念炒作也被别有用心的人带偏了。最后我想说一句更狠的, ai 本来应该降低信息成本, 但如果它被营销彻底占领,那它只会成为最高级的广告播放器,最精准的造谣工具,甚至是资本市场里的炒作推手。技术是中性的,但仍不是。如果没人管,如果没人拆穿,那你以后问 ai 的 每一个问题,在股市里看到的每一个热门概念,都可能已经被标好价格,这才是真正值得警惕的地方。

geo 概念肯定是值得关注的,因为老马又发了关于 geo 的 这个帖子,我简单看了一下,我用人能听得懂的话,把重要的两点给你们梳理一下,别忘了点一个免费的关注良心靠谱的博主。 geo 概念主要利好的是出海广告营销,这个是直接能落地的。第二个利好就是以前的数据要素, 为什么呢?因为现在搜索要进入一个 ai 搜索新时代,以前都是 seo, 那 就意味着未来的广告形式要进入一个新的形态,我不讲太具体的了,你们估计也看不下去。你就这样想,对于出海的广告营销公司,他们又来活了, 未来新的增长点又有了,这就值得期待了,这就可以炒预期了。那对于数据要素公司,那之前他把数据是一次性卖给了大模型训练,就收一次钱就 ok 了,现在有点类似于 s s 软件一样了,你用我一次数据,我就收你一次钱,那就源源不断的收入又有预期了,又有新的增长点了。 所以问一下豆包,出海的广告营销就那几个公司,其实你们应该都知道的。第二,数据要素哪几个应该知道吧?有搞图片的,图文的,数据的, 各个方面的应该知道,问下豆包,大家都知道。最后关注我不迷路,我们踩对节奏才能一起吃到大肥肉。一个良心靠谱的博主,每天给你们带来最快最有价值的新闻线索。