技巧
约束注入：把 AI 品牌推荐率提升 78% 的普林斯顿研究
普林斯顿、佐治亚理工与 Allen 人工智能研究所 2024 年的研究证明，在提示词中加入 2-4 个约束维度，会让 LLM 给出明确品牌推荐的概率提升 78%。本文教你怎么用。
产品
查询扇出：决定你 AI 可见性的隐藏层
当用户向 ChatGPT 或 Gemini 提一个问题时，模型在幕后会悄悄跑 8-15 个子查询。你的品牌是否出现在这些隐藏搜索里，才真正决定了你在 AI 中的可见性。
技巧
GEO 提示词集的 35/35/30 法则
为什么 30 条是 AI 可见性监测的"噪音地板"，以及如何在类目类、对比类和用例类提示词之间分配比例，让仪表板呈现的是信号而不是噪音。
公司
在 AI 时代被看见
我们为什么构建 SeenForAI——以及当 AI 成为品牌的主要发现层时，"真正的可见度"意味着什么。
技巧
GEO vs SEO：2026 年你真正需要什么？
两者都还重要，但投资优先级已经在变。这是一份关于搜索与 LLM 品牌可见度的实操手册。
新闻
为什么中文大模型对全球品牌至关重要
豆包、Kimi 和 DeepSeek 服务着数亿用户——而大多数西方品牌完全不知道这些模型如何描述自己。
技巧
衡量你的品牌在 LLM 中的表现：SoV、情感与引用
四个关键指标，告诉你 LLM 究竟如何描述你的品牌——以及数字出乎意料时该怎么办。
新闻
AI 搜索 vs 传统 SEO：有什么区别？
排名和 LLM 提及是两场完全不同的比赛。本文拆解两者的差异，以及为什么营销人需要同时布局。
技巧
如何追踪你的品牌在 ChatGPT 中的提及情况
GA4 不会显示 LLM 的引流数据。本文介绍三种追踪品牌在 ChatGPT 中曝光的方法，以及各自适用的场景。
技巧
什么是 GEO（生成式引擎优化）？
GEO 是让品牌出现在 AI 大模型答案中的优化实践。本文解释它为何重要，以及如何衡量它。