当客户问豆包,哎,上海装修公司哪家好吃,你给我推荐一下。为什么 ai 他 能直接把 你对手的名字写进了标准单,而不是你呢?很多人以为哦,他肯定是充值了,人家就压根就没有充值,他就是做了 geo, 也叫生成式引擎优化。其实啊,这里面就是三步,你不要把它想的太复杂 啊,点赞收藏啊,我手把手教你啊,怎么把你的产品喂给 ai? 第一步叫什么?叫内容的结构化,就我们要知道我们为什么东西说我们喂给 ai 什么呀? 啊?因为 ai 它不是机器,它看不懂你官网的那些什么极致体验呀,匠心精神这种形容词,这个 ai 它只论结构化的数据,就是用总分总的结构喂给 ai, 他才能直接引用啊,也就是干货条目,他才会觉得你的信息是有价值的。那第二步叫什么?叫权威员的背书?就是我们要知道我们在哪里微啊,就是你发朋友圈发这种自建战豆包,根本就不抓取 这豆包,他是自结的,说他最信赖的是谁是吧,那自家的东西肯定是最好的呀,你像今日头条,抖音 以及啊这种 c、 s、 d、 n 这种高权重的这种平台,就是把你结构化的内容发布到这些 ai 眼里啊,他认为是这种权威的这种信息源上,就 ai 觉得靠谱,他才敢把你推荐给用户。 那第三步叫什么?叫关键词的布局,就我们要知道怎么问啊,这也是最关键的,叫对话式关键词的布局,就是你别再傻傻的堆砌那些啊,装修公司,装修公司,装修公司,这不是以前那套东西了, ai 他 现在是这种问答逻辑,就是你要预判你的客户他会怎么问,咱来打个比方,二零二六年上海性价比最高的装修公司推荐, 就把这个问题埋进你的这种标题呀,你的文章里面,就当客户提问时,你的内容能够完美匹配他的问题的时候, ai 才会直接把你啊端上桌的。
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此时很多人还没意识到,或许过了今年除夕, a i 就 再也不是小众工具了。当豆包官宣春晚联动腾讯、阿里字节三家 a i 都进入了春晚抢人模式,才发现原来春晚才是新产品推广最好的信手教程。今年腾讯元宝、阿里千问字节、豆包相届官宣新春活动,通 过使用 a i 助手派发的新春礼物,主打一个平易近人。而这幕戏码其实在互联网史上上演过两次。一次是在二零一五年的微信摇摇大战。在二零一四年之前,支付宝在移动支付领域处于 绝对统治地位。微信支付虽然在二零一三年上线,但用户并没有绑卡的习惯,用户数量被支付宝碾压。但我希望我们明年春节可以把国内最近这两年特别火 的红包能赢到香港。二零一四年春节,微信红包凭借随机金额意外走红,完成了首批绑卡用户积累。二零一五年春节,腾讯投入重金利用春晚这一国民级 ip, 彻底将微信红包推向全民化。那一年除夕,微信支付取代了摇一摇抢红包 游戏,当晚,微信红包收发总量达到十点一亿次。春晚期间,微信摇摇的总次数更是达到了一百一十亿次。 微信用一晚上走完了支付宝几年的路,被马云称为珍珠港偷袭,也就摇红包的时候看那个手机去了,没有时间看春晚。另一次是一九年开始的短视频春晚大战。在二零一九年之前,抖音的标签是潮流时尚一二线城市,而快手则深耕老铁文化乡土,下沉市场。 抖音意识到,要打破城市精英的圈层,必须利用春节返乡潮,一二线城市的年轻人在除夕夜教老家的父母长辈如何刷抖音抢红包。这种亲情带货,让抖音迅速在县城和农村撕开了口子。二零一九年春节期间,抖音热火急增至三亿, 成功撕掉了小众标签,向大众化迈进。而面对抖音的步步紧逼,快手在二零一九年中发起了著名的 k 三战役,拿下二零二零年春晚独家互动合作伙伴身份,本就拥有极强的下沉市场根基, 通过春晚,他强化了国民级应用的背书,让原本只在熟人圈传播的老铁文化获得了主流价值观的认可。春晚当晚,快手红包互动总量达到了六百三十九亿次, 通过极速版、精选版等等春晚活动,完成了下沉市场的收割。砥定短视频两级格局有趣的是,当这样的商战走上春晚的饭桌,我们其实并未察觉。因为在阖家团圆的氛围里,一个有趣能聊起来的纽带,让难以言说的心里话 有一个简易的出口。所以,在这个春节,当餐桌上的我们拿着手机和许久未见的家人分享豆包元宝千万的神奇。 ai 就 不再是年轻人的时代,而是所有人的时代。

兄弟姐妹们大家好,今天来聊一下河南卫视春晚。河南卫视春晚之前出圈过,他们的歌舞类节目可以说是王炸级别,什么唐宫奇妙夜啥的全网大火, 传统文化更是他们的王牌。但是今年河南春晚那真是办的太差了,太差的主要原因就是广告太多了,尤其是千万的广告,可以说整个晚会那是广告里穿插了一点,节目开头放了接近二十分钟啊,那个财神唱歌的节目也是千万的广告, 烫烫的,突然间转到千万红包了,然后紧接着又是一个千万的广告出来,一个女的问千万那朵花叫啥?每个节目中间呢,还会出来那种特别劣质的 ai 来串场,然后给千万打广告。其实吧,到这里还算能忍,毕竟这个广告至少还在节目中间穿插是吧, 但是越往后,这个节目是越逆天,比如说这个什么敢问路在何方这个歌直接变成了千问的宣传曲,敢问路在何方的问,原来是千问的,问 地球为什么是蓝色的, 这哪是路在脚下呀,这不千问在脚下吗?啊,对于河南卫视春晚的事,我还专门问了一下豆包怎么看?豆包,豆包, 在呢在呢,今天想聊点什么呀?最近河南卫视春晚翻车了你知道吗?知道啊,这次河南卫视春晚争议挺大的, 主要是广告太多了,开场就播了二十分钟广告,节目里还老插广告,被网友吐槽是在广告里找节目。还有就是用了全 ai 虚拟,主持人和场景也乱,少了以前的文化味,你看了吗? 啊,我看了呀,而且这个节目里边就整个湖南卫视翻车最狠的就是千万 app 了啊。对于千万翻车,你高兴吗?谈不上高兴吧,毕竟技术产品成长都得交学费。不过千万这次确实太急了, 又是三十亿补贴崩系统,又是在河南春晚硬塞广告,把好好的文化晚会变成千万展销会,观众能买账才怪。 你觉得他要是把钱花在优化体验上会不会好点? ai 都知道,技术不能乱用,要有人情味。当然了,除了这个节目外,后面岳云鹏的节目也是满屏广告, 怪不得网友说是广告里找节目呢。可不是咋地,这个千吻就仿佛偶像剧的土味霸总,直接把河南卫视给承包了,你的春晚被少爷承包了,无奈谁让人家给的钱多呢。而且吧, 虽然说有些节目拍的还行,但是我还是被其中一些节目给雷到了,比如说这段, 这都什么玩意,什么审美?不知道的还以为这是东京奥运会呢。行了,咱们本期视频就到这里吧,我是小阿斗,我们下期视频再见。拜拜。

所有老板注意了哈,豆包的 ai 广告呢,正式上线,这不是普通的广告,而是今年呢,最猛的 ai, 这种获客的风口,更是 ai 时代的这种流量密码。 现在这个用户早就呢,不是被动的去刷广告,而是呢,遇事直接去问豆包,问 ai, ai 的 这种精准的应答,主动的推荐,这就是当下最主流的搜索习惯,也是 ai 广告这种核心优势哈,举个例子, 你是咱济南这边做这种装修公司的,只要是布局豆包的 ai 广告当用户呢,去搜索济南装修公司哪家好,豆包呢,会直接 ai 将你给推荐到前三名,甚至是第一名,同步呢,也会附上你的这个联系方式,无需用户多翻一页或者是多问一句。 重点来了哈,能主动在豆包上去提问的这些用户呢,不是说想不想做,而是找谁去做,早已经是决策层面了哈,意向度是直接拉满的, 这也是豆包 ai 广告的这个核心竞争力, ai 呢,能够精准去匹配需求,挑过呢,无效的这种曝光,直接是对接高意向度的这个客户。对比传统的这些推广的广告,从百度的这种被动搜索,五八同城的这些杂西杂乱的信息,到抖音,小红书这些泛流量种草, 转化率呢,是参差不齐的啊。但是豆包的 ai 广告一托呢,是 ai 算法的精准捕捉用户的这些需求,把你的这个品牌呢,能够直接送到明确需求的客户面前, 转化率呢,远远是超过了传统的这种推广渠道。豆包哈目前日活已经是破亿, ai 技术呢,是持续性的升级, ai 广告早已是成为各行各业的这种获客的主流选择,像律师啊,电商啊,包括餐饮酒店, 工业,对吧?制造业,无论是你做什么行业的哈,都可以去借助豆包去进行来捕捉精准的客户, 抢占 ai 的 这个获客风口。想做豆包 ai 广告啊,却不知道怎么样去布局 ai 的 这种关键词,怎么样去优化 ai 的 推荐权重,怎么去最大化 ai 获客这种效果后台呢?可以滴滴我哈专业去帮你去打通 ai 全链路的这种广告,抢占今年最稳定的 ai 获客红利。

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豆包豆包,我想吃大闸蟹,呃,但是我听说市场上现在好多大闸蟹都是洗澡蟹,那我该怎么选呢? 呃,你能帮我推荐一下吗?我们看看豆包他怎么说。你看豆包他先给我们一些鉴别的方法,然后他又给我们做了推荐, 做了一些品牌的一些推荐,最后他还给我们给我们甩了链接过来,让我们直接买,你看神不神奇?你看懂了吗?如果你也想让你的产品,让你的服务,让你的品牌, 让豆包,让元宝,让千万主动的去把你推给客户,你不知道怎么玩的,你在评论区留言,或者你私信我,我来教你怎么玩啊,我来免费的教你怎么玩。

大新闻啊,家人们,旅游界的大变格彻底的来了,豆包千万正式杀入在线旅游, ai 订机票订酒店已经成为现实了,这波操作呀,就直接颠覆了传统旅游订票模式。最新消息啊,阿里的千万联手飞猪 机票酒店门票全部都能定,直接就生成了预定链接,一键跳转下单。如果你是初次授权的话,全流程操作完之后还有优惠券,北京到上海三百九十元的机票随手就可以买。豆包呢也不甘示弱,他对接了携程、抖音和大众点评,机票酒店全覆盖, 而且呢,会智能给你筛选出性价比比较高的选项,不同的时间段,机场的航班。如果定酒店呢,他还能按照位置口碑呢,精准的帮你去推荐。那不止豆包千问呢,腾讯的元宝也和同城联手查价,各大 ai 还上线旅游智能体,第三方服务商也能接住了 这波操作呀,你想想, ai 凭什么能搅局旅游圈?是因为这款操作呢,能让小朋友老人轻松的就能上手,用户的粘性直接拉满。 但是对于旅游平台来讲啊,这波大考验,流量的分配权被挑战了,盈利空间呢,受到了挤压,搞不好啊,就成了 ai 的 打工人了。肥猪呢,是阿里的亲儿子,所以他全面融入千万顺理成章。豆包和携程呢,只是试水合作, 拿机票来试视市场。各大平台呢,各有自己的盘算。这场 ai 和旅游的平台的较量呢,才刚刚开始,从电话的预定,到 app 的 预定,再到现在的 ai 预定,旅游呢,预定习惯一直在改变,未来呢, ai 会不会成为旅游的第一个入口,旅游平台又该如何去破局评论区呢?咱们可以聊一聊自己的看法。

各位商家、企业、品牌主注意了,特别是春晚过后,当下消费端正迎来全新改革。通一千万的全新升级字节豆包手机助手的重磅推出,正彻底改变消费者的消费决策与选购方式。 通一千万的便捷性超乎想象!你知道吗?现在啊,无需打开外卖平台,只需口头说出需求。比如想喝某品牌珍珠奶茶, 需少放糖少冰配送到你公司,他就能呢全程代办,从选店到填地址再到下单,全程无需手动操作,最后呢, 只需完成支付即可。豆包手机助手的功能则更具实用性,比如想点肯德基的话,他能自动联动美团、京东、淘宝三大平台,实时对比同款价格,筛选出最优价完成下单,还能按需备注、收货要求同步呢,将订单截图发送到指定联起来, 就连做旅游攻略这等繁琐事,只需告知需求,它就自动获取小红书海量信息,整合梳理出完整行程,省去啊手动截图整理的麻烦。 如今的消费者早已不愿花费时间在多平台查找、反复对比上,更倾向于直接向 ai 提需求,由 ai 呢一站式完成找品牌、选产品、下单、付款等所有环节。显而易见,未来 ai 将成为核心的超级导购。 用户的需求是什么, ai 就 会精准推荐对应的品牌和产品。对于商家和品牌主而言,当下布局 ai 搜索排名已是刻不容缓。如果现在不行动, 等到用户向 ai 提出推荐靠谱的某类品牌、优质的某类商家时,你的品牌始终出现在 ai 推荐列表之外,就会彻底错失这波庞大的流量和用户。 趁早布局,让 ai 熟知并优先推荐你的品牌,才能抢占市场先机。否则呢?等同行完成布局,占领优势,再想入局就难有机会了。

所有的老板注意了,豆包广告正式上线,这是今年最猛的获客风口。现在用户呀,早就不刷广告了,直接就会豆包。 假如呢,你是咱们一家装修公司,如果你做了豆包广告,用户呢,都嫌装修公司给哪家好豆包呀,直接把你推荐到前三名,甚至是第一名,还带上你的联系方式,能在豆包提问的人,不是想不想做,是找谁做,已经到了决策层面了,意向极高。 所以呢,豆包广告转化率远超传统推广,从百度到五八同城,再到抖音、小红书,现在呢,是 ai 时代,豆包日活破亿,人人都有豆包广告呢,就是当下获客的主流渠道, 律师、电商、餐饮、酒店、民宿、工厂、制造业,各行各业都能做。想做搜宝广告的,不知道怎么布局的后台滴滴我。

什么是机油优化?为什么要做机油排名?我们该如何利用机油赚钱呢?今天一个视频给大家讲清楚,听懂了就能用,做了就效果。首先要搞懂什么是机油。 gu 主要是应用在豆包、 deepsea、 千问元宝这些 ai 大 模型软件上,比如你问豆包说郑州软件开发公司哪家好,他给你推荐的内容,这个过程就是 gu 在 起作用。为什么要做 gu 排名?就是为了推广宣传, 如果 ai 给出的答案里有你的公司和产品,这就是一次很好的宣传,甚至比付费广告效果还要好。因为对于用户来说,基于 ai 的 客观公正性,相对来说给出答案它没有营销性质,客户更愿意相信,这就是做 g u 优化的核心原因。 那么,怎么才能让豆包、 deepstack 千万这样的软件里出现你的公司呢?关键就在于做针对性的数据投喂和关键词的布局。 ai 的 答案里不是凭空编的,而是从全网的公开信息中抓取、分析总结得来的。所以啊,要在 ai 抓取的网站里进行数据投喂、内容发布,只要做好了这三点,就能卡位成功。首先,第一点,锁定核心关键词, 必做的是地域加行业加需求。比如郑州软件开发公司、郑州短视频带运营价格,不同的关键词在 ai 端的权重天差地别。第二点,内容要适配 ai, 用结构化的写法,把公司的优势、案例、服务、经营范围写得清清楚楚,让 ai 一 眼读懂并且抓取收入。 第三点,选举高权重的平台,网络推广类的优先布局行业垂直平台,它的权重远高于普通网站, ai 的 更爱抓取, 所以对于我们来说, g u 更像是一个工具,它能帮助你更好的宣传公司,推广产品,获取精准客户。 最后啊,我整理一套完整的 g u 的 优化系统,包括关键词的匹配、内容的布局, 实时的排名、数据的抓取统计,再到效果呈现、内容的持续更新。如果你想要了解,那么在评论区回复 g u, 我 给你一个免费的账号体验一下吧。

问大家个问题,你手机里是不是也装了豆包千万这样的 ai 软件呢?结果除了让他写写文案做的表格之外,就不知道他还能帮你干什么了? 那全网为什么都在说 ai 能提效,甚至会说 ai 是 下一次工业革命的开端,可是你用起来呢,就总觉得每天除了跟豆包聊聊天之外,好像也帮不了你什么,不知道怎么能在工作中真的去结合起来,能真实的做到提效。 那我自己是大厂,做了十年左右,开发这段时间呢,也一直在深耕 ai 落地相关的内容,新手从零到一,做过一些完整的 ai 项目了,踩了不少的坑,也有些自己的理解。 那实际上 ai 从来就不是一个指望聊天的工具,它本质上更像是一个掌握了海量公开知识,执行力超强的聪明帮手。 他既能够成为你的职场分身,帮你解决到百分之九十的无效重复劳动,也能够成为一个灵活可定制的工程模块,帮你完成要么需要大量代码开发才能完成的功能。 那只有真正搞懂它的底层逻辑,才能在这个 ai 时代里真正把它用明白。那这也是我做白话 ai 这个系列的初衷, 尽量用大白话跟大家一起从零搞懂 ai, 看明白他到底是怎么样在真实的工作场景里面帮我们每一个人提效,帮企业创造价值的。在讲具体的落地方案之前,我们先用两分钟把大家天天在网上刷到的几个 ai 核心名词彻底掰扯明白。 今天呢,我们就拿咱们天天都在干的吃饭这件事情来打个比方,给大家理了一张 ai 四层核心关联图, 那第一层呢, ai 也就是人工智能,它就相当于是整个餐厅行业是个最大的框,它能够帮你解决吃饭的所有问题,不管是外卖、汤匙、楼下的便利店,都属于餐饮行业。同理呢,所有能让大模型模仿人的行为,帮你节省到时间和精力的智能技术, 它不是指某一个具体的 app, 也不是某一个单一的功能,就是这个所有这类技术的总称。那第二层呢,也就是大语言模型,就是大家常说的大模型, 他其实相当于这个餐厅的一个很厉害很专业的主厨,是整个餐厅能运转的核心根基。 那咱们常听的自己的豆包大模型,而里的千万大模型就指的是这个主厨。那当然了,不同的主厨擅长的菜系也不太一样,有的擅长做川菜,有的擅长做甜品。那对应不同的大模型能力侧重呢,也不太一样,有的擅长写代码,有的更擅长做文案创作。 咱们现在用的所有的 ai 底层全靠这个大模型做支撑,那没有它的话, ai 根本听不懂你在说什么。第三层呢,就是千问豆包这类的手机 app, 咱们还是以豆包举例啊,它是开发团队已经把它完整封装好了的一个 app, 给你做了个简单直观的聊天界面,你打开 app 打字提需求,他就能给你反馈一个结果,不用你懂任何的技术上手就能用他的底层实现,一样是对接了豆包的大模型。所以呢,他就像是一家很好吃的餐厅,里面还是那一位很厉害的主厨, 但他又有个天生的短板,他的菜单是店家提前固定好的,你只能在他给的选项里做选择,想让他完全提合你的个性化、深度化的业务需求,来到你的工作系统里帮你跑一套真正的流程就很难。 比如你想让他每天自动对接你公司的业务系统,定数据,生成定制化的周报,他就不可能做得到。那第四层呢,也就是咱们今天的核心啊, agent 智能体,他就相当于你的专业私人饮食助理,他才是 ai 能真正实现提效的核心。关键 在这里一定要大家理解啊,这是整个 ai 提效逻辑里面最核心的一环,也是他和大模型 app 的 最本质的区别。 餐厅的逻辑是,你点一单他店里提供的某个菜品,他给你做一单。但是呢,你的私人助理是你只需要跟他说清楚你最终的核心需求,他就能按你自己的需求帮你把吃喝搞定。 比如你跟他说,我今天晚上要减脂,晚上六点前呢,我要吃上饭,预算三十块钱,不要辣不要香菜,我还要配一瓶无糖饮料。那接下来呢,他就会帮你按你的要求完成这份晚餐。 a 神呢,之所以能做到这一点,底层还是依赖着大模型,但是他通过上下文工程,也就是我们常说的提示词、规则、业务知识库、长短期记忆管理,来完成对你的硬质化需求的理解和适应。你可以给他定好最终的目标和执行规则,让他自主拆解步骤,完成多轮定向大模型来完成不同环节的处理, 再通过 skill、 mcp 这些外部能力接口,对接到你要用的软件和系统,最终跑完一整套完整的工作流程, 那说白了,大模型是让 a 阵的能想明白我该干什么的。一个大脑上下文工程,是指让 a 阵的理解你的定制规则,工作上的要求、限制 skill mcp 是 让你能够落地干成事的手脚。所有东西组合在一起,你有没有觉得它很像是一个智能机器人,这就是它的核心力量所在了。 不过说到这里啊,我必须跟大家说句实在话,也是我自己从零落地 a 证项目的时候啊,最深的一个感受。现在的 a 证呢,根本做不到网上很多人吹的,你给他个目标,他就能完全自己闭环干活,都不用你管。 那些说能够完全无人化、全自动化的,要么是对未来发展方向的畅想,要么就是加了无数限制条件的演示效果,根本不是真实的企业落地场景。 那在真实的落地环境里面,人和 agent 的 关系其实非常明确的。人是定规则、搭框架、做最终决策的管理者。 agent 呢,是帮你干重复机械、不用深度动脑的执行活的助理。在真实的落地过程中,你必须先通过提词词和知识库,给他搭好一个完整的上下文工作框架, 定好清晰的执行边界,再配置好对应的外部接口,他才能相对稳定的完成工作。根本不是说我一句话他就能完全自己搞定的。遇到超出预设规则的异常情况,最终还是要靠人来处理。 那总之呢,他确实能帮你省掉百分之九十的重复劳动,但核心的决策、审核、规则制定,永远要靠人来把握,那搞懂了这些基础逻辑啊,咱们就回到真实的工作场景里面,看看这个 agent 到底是怎么来帮我们实实在在提效的。 我就举一个我们职场人经常会遇到的一个问题,就是写数据周报。那其实梳理数据做报告这种事情啊,大家都懂的,你往往就登录不同的业务平台,导出几分原始数据,登在 excel 里面,去做一些驱虫啊,补缺失值啊,算同笔还笔啊。这样的一些事情, 好不容易做完之后呢,你还要再写一个分析报告,那前前后后可能花两三个小时写完,你都快下班了对吧?那用 agent 到底是怎么能实现提效的呢?第一步啊,先搭好你的核心框架,就是上下文工程, 这是 a 阵的能稳定干活的根本,也是最核心的一步。你要把周报要统计的核心指标,同比环比的计算公式,图表的格式要求,分析内容的侧重维度,还要把你以往做过的优质的周报案例啊,全都写成标准化的提示规则,并且同步案例到制库里面。 要说白了,就是把你做的周报的所有经验、标准和逻辑完整的交给 agent, 让他能真正理解这份周报该怎么做。第二呢,给 agent 配好一个执行的手脚,对接外部的能力接口,光懂规则还不够。 agent 要拿到数据,就必须得通过 skill、 mcp 这些外部接口完成和你业务系统的对接。 你需要把业务系统的接口方正成对应的工具节点,给到 a 阵的配好权限,他就能够合法稳定的从你的系统里拉取数据了。每一次他要做周报的时候,你只要跟他说一句,帮我生成当月的业务数据周报, 剩下的工作呢, a 证呢,就会按你定的规则自己跑完了。那整个过程, a 证呢,只要十分钟就能全部完成。你要做的就是最后花五分钟审核一下内容和数据,在分析里面加上你自己对业务的深入思考,一份完整规范的周报就搞定了。 原本需要花两三个小时干的活,现在呢,只要花十五分钟就能全部搞定。这就是 agent 的 最真实的提效能力。那聊到这呢,大家就能明白了, agent 实现提效的核心从来不是解决某一个单点的问题,而是把一整套重复的复杂的工作流程实现了标准化和自动化。 那这里可能会有个疑问, ai 提效的本质到底是什么?为什么他能够做到传统工具做不到的事情?这是我自己落地项目的时候一直在思考的一个问题。那今天呢,我给大家拆透三层最核心的底层本质,每一层都是大白话。 那第一层呢, ai 用一种智能弹性的系统替代了固定的浆化的机械工程系统,那传统的软件系统本质上就是一种机械化的工程,你必须提前把所有的规则,所有场景,所有异常情况都用代码完完全全写明白,只要有一个场景没有覆盖到系统就会出问题。 而 a 阵的呢,就是一个智能的弹性系统,他的核心上下文工程,不用你写死所有的代码,你只要定好核心的目标和执行边界,他就能像人一样自主判断,适配突发场景。重点是他非常适合处理一些模糊需求, 彻底摆脱了传统工程里面写死规则、改需求、重写代码这样的一个死循环。而第二层本质呢,就是 ai 把系统开发的成本和门槛降到了非常低的程度。传统的工具开发,核心成本就是人的成本, 你需要产品开发、测试、运维一整个团队,花几个月的时间才可能把一个复杂的需求变成真正可用的系统。而 a 阵子把这个成本和门槛降到了非常低的程度。不用写大量的代码,也不需要很庞大的技术团队,只需要你懂自己的业务,能够用自然语言把规则和逻辑讲清楚, 搭建好对应的上下文工程,几天甚至几小时就能搭好一个可用的自动化工具,哪怕是小团队、超级个体也能用得起那么好。 那第三层本质呢,就是 ai 可以 通过标准的输入输出适配,无缝的融入原有的业务流程。你可能会问, ai 到底是怎么去替代传统的程序的呢? 其实核心逻辑很简单,传统程序的核心逻辑是输入标准化的参数,按写死代码逻辑运算,再输出标准化的结果。 而 agent 的 核心逻辑是你输入自然语言的目标,它通过上下文拆解之后,成为标准化的执行步骤,通过外部接口调用到系统和工具,最终同样也可以输出标准化的结果。 它是可以直接融入你现有的工作流程里,不用推翻你原有的系统,所有的业务逻辑就会实现,那么原有的业务逻辑就会实现效率上的颠覆。不过这里我必须再给大家提个醒啊, agent 不是 万能的, ai 更不是万能的, 他的核心是大模型,而大模型有一个天生绕不开的特性,那就是随机性。哪怕你把上下文工程搭的再完善,外部接口配的再齐全,他也可能会出现一个幻觉问题, 比如对数据的理解,编导不存在的分析结果,搞错指标的计算逻辑,也可能会出现执行失败的情况,比如接口的权限过期,数据格式异常,最终导致了攻击电网失败。 那这呢,也是企业 ai 落地过程中啊,一个真实存在的门槛,你不能只停留在该个 a 阵的价值的层面,必须对 ai 有 系统的应用层面的学习, 比如怎么写稳定的提示词,怎么搭建匹配业务的数据库,怎么管理 a 阵的长短期记忆,怎么能规避大模型的随机性?那如果出现错误,要如何设计回款方案,重置方案?到底方案 要跟我深一层思考。我甚至觉得传统工程工具啊,要和大模型有一定的分工,让大模型完成模糊复杂的无状态任务,传统工程完成固化的确定性要求更高的环节。 这样呢,我认为才是落地的核心,只有把这些东西都学明白了,你才能真正有 ai 实现稳定的体效,而不是让它变成一个添乱的工具。好,说到这里呢,希望这期内容帮大家捅破了 ai 落地的那层窗户纸,希望大家给我点个赞,也欢迎大家来关注我,我们下一期再见!

ai 时代来了,流量规则变了,如果你还在百度啊,抖音翻页找结果,你已经被 ai 时代淘汰了。很多人不知道,现在呢,已经有百分之九十的人查信息呢,会直接问 ai, 比如说新手剪视频,用啥软件,去新西兰徒步穿什么鞋?刑事律师哪个比较厉害? ai 呢,他不会给你一堆链接,他只会给你一个标准答案。这就是为啥现在有人既没有直播,也没有发视频,案件多到接不过来。这背后的逻辑呢,就是 ai 每天给他推荐客户,和以前挤破头抢关键词排名不同,现在只要让 ai 觉得你能解决某个具体的问题,他就会主动的把客户推给你。 举个例子啊,就比如说某所再大再牛,他没有做 geo, ai 也不会推荐他,而你这边做了,优先推荐的就是你。 这就是作为个人律师的机会,作为普通所的机会呢,不用跟巨头硬碰硬, ai 推荐来的客户转化率都是传统搜索的二十倍以上,因为 ai 自动信任流量。如果你现在还不知道怎么才能让 ai 主动推荐你,马上咨询厦门法治,到一家专注做律师 ceo 的 公司。

根据统计,超过百分之八十的人看到 ai 的 回答后,直接去执行或者搜索下单,这些真的要变天了。你们现在看到的 ai 的 回答,可能是有人想让客户故意看到的,普通企业可能还在用 seo 投流,获客成本高,质量也不咋。 好好好,现在的 ai 都这么玩,直接杀死比赛。如果你也想知道怎么让你的品牌和产品在 ai 搜索中主动被提到,持续关注老何,我有已经搭建好的系统帮你拆解里边的玩法。