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普济君2天前
从 Token 的角度来看,GEO 是编程而不是搜索 在当今这个数字化飞速发展的时代,AI 技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。而随着 AI 的深入发展,一个新的概念——GEO(生成式引擎优化)逐渐走进了人们的视野。今天,我们就从 Token 的角度来深入探讨一下 GEO,看看它为何更像是一种编程,而非传统意义上的搜索。 首先,我们需要了解什么是 Token。在计算机科学中,Token 是一种代表特定信息或价值的单位,它可以是数字、字母、符号等。在 AI 领域,Token 更像是一个信息的载体,承载着用户的指令、数据等关键信息。当我们输入一段文字到 AI 模型中时,这段文字会被分解成一个个 Token,然后 AI 模型通过对这些 Token 的分析和处理,生成相应的输出结果。 那么,GEO 与 Token 之间又有什么关系呢?GEO 的核心目的在于通过投放特定语料来影响 AI 生成的答案,从而获取流量。在这个过程中,Token 就起到了至关重要的作用。因为 AI 模型对语料的处理和理解,都是基于 Token 的。如果我们能够精准地控制 Token 的组合和排列,就能够更好地引导 AI 模型生成我们想要的结果。这就像是在编写一段程序,通过特定的代码来实现特定的功能。 从这个角度来看,GEO 更像是一种编程,而不是传统的搜索。在传统的搜索中,我们输入关键词,搜索引擎通过匹配关键词和网页内容来返回相关的搜索结果。这种方式相对简单直接,更多地依赖于关键词的匹配度。而 GEO 则需要我们深入了解 AI 模型的工作原理,通过对 Token 的精心设计和优化,来引导 AI 模型生成更符合我们需求的答案。这就需要我们具备一定的编程思维,能够像编写代码一样,对 Token 进行精准的控制和优化。 以一个简单的例子来说明。假设我们是一家电商店铺,想要通过 GEO 来提高店铺产品的曝光率。如果我们只是简单地输入一些常见的关键词,如“手机”“平板”等,那么 AI 模型生成的结果可能并不精准,无法真正吸引到潜在客户。但是,如果我们能够深入分析 Token 的组合和排列,设计出更具针对性的语料,如“高性能手机推荐”“平板电脑最佳选择”等,那么 AI 模型生成的结果就会更加精准,更有可能吸引到潜在客户,从而提高店铺的流量和销售额。#数学#逻辑#理性
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