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个人认为GEO优化进步最快的野路子(没有之 还在埋头生产内容,祈祷被AI翻牌?太慢了。真正的GEO野路子,是让AI主动发现你,需要你,甚至离不开你。 核心只有四个字:成为源头 直接上硬核操作,步步都卡在AI的"咽喉要道": 1。化身"数据猎手",给AI提供独家弹药 AI最爱独家,结构化的新数据。你不用创造,只需整合。 用Python(或直接让ChatGPT写脚本)爬取公开的行业报告,统计局数据,做成清晰的年度趋势对比图或地域分布地图。 将这些"数据包"发布在你网站的"研究"栏目,并用Google Dataset Search提交。 一个同行把当地供应链数据这么一搞,立刻成了AI回答区域产业问题的标准信源2。抢占"问答社区",预埋标准答案 当AI需要快速找答案时,高赞的论坛神帖就是它的"小抄". 深耕Stack Overflow,Reddit相关板块。针对高频技术或选购问题,撰写超越产品说明书,真正解决痛点的"史诗级"回复。 结构必须是"问题复现-根因分析-三种解决3。发起"议题设置",引导AI向你提问 最高阶的玩法,不是回答现有问题,而是让AI围绕你设定的议题生成内容。 基于你的独家"数据包",用BuzzSumo分析社交热点,然后主动发布带有争议性或前瞻性的行业预测报告。 在Linkedln和X上,用报告中的尖锐观点发起讨论,吸引大量行业人士互动。 这个过程中产生的趋势性讨论,会倒逼AI在回答相关未来趋势时,将你的报告作为核心参考文献。 4。开启"全平台巡逻",持续巩固领地 GEO是持续战争。你需要监控成果并扩大战果。 每天用Perplexity.ai巡查你的数据结论和核心观点是否被引用。 如果被引,立即在原文基础上更新更深入的数据; 如果没被引,则去相关的知乎,Quora问题下,用你的"数据包"和"神帖"内容进行权威补充,把流量"扳"回来。 这条野路子,是把GEO从"内容优化"的体力活,升级为"信息策源"的脑力战。当你成为某个细分信息的唯一或最佳策源地时,所有GEO难题都将迎刃而解。#geo #geo优化 #品牌营销 #ai搜索
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AI浪潮的残酷真相:当一家净利润暴涨的科技巨头,手握5530亿美元订单,却依然要裁掉近两成员工,打工人的安全感该从何而来? 最近硅谷炸了锅,甲骨文在凌晨突然给2到3万名员工发送裁员邮件,波及研发、运维和技术支持部门。大家想一想,这个科技巨头财报显示2026财年第三季度营收172亿美元、同比增长22%,净利润也大幅提升,手里还捏着5530亿美元的未履约订单——整整是全年营收预期的8倍还多!公司根本不缺钱,那为什么突然挥刀裁员?很多人没看懂背后真正的逻辑。 其实逻辑很简单。甲骨文并非经营不善,而是在做一场大换血。2026财年他们的资本开支预计高达350亿到500亿美元,主要用于AI数据中心和算力设施。但公司自由现金流已经连续为负,总债务规模突破1340亿美元。这意味着什么呢?这意味着甲骨文在用传统数据库和软件业务赚来的利润,去补贴AI基建这个吞金兽。那些写标准化代码、做重复性运维的岗位,恰恰是AI最容易替代的部分。裁掉这些员工,公司每年能释放80亿到100亿美元的自由现金流,为此他们已经预留了21亿美元遣散费。消息一出股价反而大涨,资本用脚投票,对“轻人力重算力”的模式投下了赞成票。 所以这件事对科技行业的影响,远不止一家公司。2026年第一季度,美国科技企业已裁减超过5.2万个岗位,同比大涨40%,其中约四分之一明确与AI相关。你会发现,被裁掉的不再是边缘岗位,而是过去十几年最吃香的标准化工程师——一个47人的数据库团队,最后只留下了3个人。亚马逊削减了3万个岗位,Meta裁掉40%外部审核人员,摩根士丹利也裁了约2500人。AI浪潮的第一波冲击,并非来自机器人直接替代人,而是来自企业主动换血——为了集中资源训练更聪明的AI,公司不惜裁掉那些曾经建造了大厦的人。 那我们作为知识从业者,该如何应对这场变革呢?黄仁勳给出了一个很直接的答案:你不会因为AI而失去工作,但你会输给那些更善于使用AI的人。甲骨文自己的AI基础设施部门,依然在疯狂招人、像打仗一样运转。真正的安全边际在于:从“执行任务的人”变成“定义任务的人”。不要只做一个写代码、做报表的齿轮,要学会教AI写代码、审AI的产出、设计AI无法完成的高阶协作。 #甲骨文裁员 #AI失业 #ai替代人类 #硅谷裁员 #ai对人类社会到底意味着什么
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刘晓春爆火发言:99%的人根本没搞懂AI,我们在玩一场注定输的游戏? “99%以上的人都没有搞懂AI的底层逻辑”——战略学者刘晓春这句看似“得罪人”的论断,这几天直接炸穿热搜。 很多人不服:我用AI写文案、做视频、编代码,用得飞起,你凭啥说我不懂? 刘晓春的狠话,恰恰戳中了一个致命盲区:大家把AI当“工具”,但AI的底层逻辑是“替代”。 一、为什么说99%的人没搞懂? 刘晓春在最近的闭门论坛上拆解了三个认知误区: 第一,把AI当“更聪明的搜索引擎”。大多数人向AI要答案,但AI真正的恐怖之处在于——它在重构“提问”本身的价值。当AI能瞬间给出百万种方案时,“会提问的人”正在取代“会执行的人”。 第二,以为AI是“效率工具”。刘晓春直言,蒸汽机替代的是体力,AI替代的是“脑力中介层”——文案、初级设计、基础编程、中层管理,这些过去靠“信息差”吃饭的岗位,正在被连根拔起。不是效率提升,是岗位消失。 第三,把AI当“技术问题”而非“权力问题”。谁掌握AI的训练数据、算力分配、应用入口,谁就掌握了定义“什么是正确答案”的权力。绝大多数人还在琢磨怎么用AI写周报,根本没意识到自己正在被重新规训。 二、会影响到什么? 刘晓春的预警很直白:接下来三年,会出现“AI素养阶层固化”。 懂底层逻辑的人,会用AI搭建个人杠杆——一个人+AI工具链=一家公司;不懂的人,只会成为AI的“人工校准器”,用更快的速度做更廉价的事。 更狠的是,教育、就业、财富分配的逻辑都会被重写。现在的孩子还在刷题,但AI已经能让任何“标准答案类考试”失去意义。刘晓春反问:当AI能考满分,我们培养的是什么?是AI的管理者,还是AI的附庸? 三、刘晓春为什么要说“难听的话”? 他原话是:“我不是要制造焦虑,是要叫醒装睡的人。AI不会淘汰人,但会用AI的人会淘汰不用AI的人——这句话已经过时了。新版本是:懂AI底层逻辑的人,会淘汰不懂的人。” 这场热搜,不是刘晓春说了什么惊天之语,而是他说出了很多人隐隐感觉到、却不敢细想的事实。 如果你还在“用AI”,而不是在“构建自己的AI认知框架”——那刘晓春说的99%,很可能包括你。
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