我所在公司想做一个智能客服，按照我目前的理解，公司落地智能客服的核心逻辑是“降本增效”与“零门槛”。 但是受限于预算和IT能力，我司不具备自研的能力，想找一个开通即用，能7x24小时自动接待，解决人力短缺问题。 我们想只需导入历史问答和产品手册，即可训练出能解答退换货、发货等高频问题的专属机器人。这样的产品有什么好的推荐嘛，或者开源的软件。大家所在公司是自研还是采购的。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
一个中小型系统的代码review，跑完这些任务大概花费20x 5小时限额的70% 效果感觉比4.8强不少，比之前4.8review的版本多挖出来了很多不符合代码规范的地方和很多细节 普通开发强度一个人用20x应该勉强够用，但是不能开ultracode 10 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 8 日消息，群晖 (Synology) 本月 5 日宣布推出面向中小企业 (SMB) 的紧凑型边缘与远程工作存储方案 RackStation RS826+，另有配备冗余电源的衍生型号 RS826RP+ 一同发布。 RS826+ 基于 14nm 的 "Zen 1" 四核处理器锐龙嵌入式 V1500B ，顺序读写速率分别可达 2000MB/s 和 1300MB/s。其采用 1U 高度机架式设计，具备 4 个 SATA 盘位、4 个 1GbE RJ45、2 个 USB 5Gbps，提供 1 条 PCIe Gen3 ×4 插槽，支持存储扩展单元。 这款机架式服务器支持链路聚合、自动化存储分层、高效多站点同步、多场景数据备份，还可双机配置为高可用集群。
是这样的，在一家互联网中小厂做测试，做了快4年了，听说最近有裁员计划想争取个n+1美美gap一段时间，但是平时跟主管没啥交流机会，主管也只是通过小组长了解我的情况，平时年终绩效也是中规中矩，我是应该向小组长表达我的意愿之后再向主管争取这个名额，还是直接向主管争取呢，想问下有相似经历的佬们这种时候应该怎么做呢，还有用哪些话术比较合适呢？ 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
近两年独立开发者和中小团队出海（ Go Global ）的趋势非常明显。在选择海外基础设施时，除了 AWS 和 GCP 之外，阿里云国际版（ Alibaba Cloud ）因为对中文应用的支持更友好、文档更符合国内开发者习惯，成为了不少出海团队的首选。 然而，团队在注册国际站时，经常会卡在海外企业资质审查或海外企业银行卡绑定这一步。这里分享一个行业内通用的合规解决方案：通过官方授权代理商（ Reseller ）进行开户与代充值。 出海团队采用代理商渠道的优势： 财务合规： 出海项目初期可能还没来得及注册海外公司，代理商能提供灵活的结算方式，帮助团队快速跑通 MVP （最小可行性产品）。 产品线无缝对接： 代理商开通的账号与普通账号在功能上完全一致，无论是 CDN 加速、云数据库 RDS ，还是无服务器计算（ Serverless ），均能全量使用。 成本优化： 很多时候，从大代理商渠道拿到的美金代充值，能享受到官方没有的折扣或返利，这对于精细化控制成本的初创团队来说非常重要。 对于需要专注在产品逻辑和海外市场开拓的开发者来说，把底层账号和充值的琐碎问题交给专业的代理渠道，是更高效的资源配置方式。 lingducloud | 全球云资源一站式服务商 📩 客服 Telegram： @cloudcup 🔥 合作平台： 阿里云国际｜腾讯云国际｜华为云国际｜ AWS ｜ GCP ｜ Azure 🚀 核心业务： 代开代充： 国际站账号快速开通，免绑定个人外币卡。 灵活支付： 支持 USDT 充值美金、支付宝便捷收款。 安全隐私： 匿名隔离机制，有效规避风控风险。 全线产品： 免备案服务器、CDN 、数据库、存储一应俱全。 🔗 官方自助开户网站： https://cloudcup.online 🛡 服务保障： 7×24 小时专业技术支持，助力企业快速稳定上云！
基本信息： 6 年 Java 开发，base 上海； 本科学历，大学 ACM 队长，ACM 省赛银奖，蓝桥杯国赛二等奖； Java 技能（ sql/redis/juc/jvm/mq 等）+ AI 技能。 工作经历： 两年 Soul ，商业化-交易，负责交易中台 + Meta 商业化活动方向； 三年得物，交易-营销，负责营销日常活动与大促活动的落地。 求职意向： 暂时只看上海； 最好是交易方向（营销、支付、订单、商品、价格等） ✈️ 联系方式 绿泡泡：balloon077 在线简历： https://www.500d.me/cvresume/0530304805/
如题，我一个朋友一直喊我开一个中小学课外培训班，AI最近不是炒的火热嘛，我想着18线小县城还没人做，但是我又是一半吊子。她老公是县教体局的，所以资质办证应该是没啥问题，刚刚又发消息给我说给她两小孩报了暑假培训班花了5000，明里暗里忽悠我去研究一下，各位佬有啥说法吗？ 10 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
5月以来，广东多地相继发布了2026-2027学年普通中小学校校历，其中高三开学时间从往年的8月1日均调整至9月1日。这一变化迅速成为舆论关注的焦点。 5月26日，广东省教育厅在“广东民声热线”上就此作出回应。广东省委教育工委委员、省教育厅党组成员、副厅长李璧亮表示，推出这个政策之前，广东差不多花了一年半的时间做了大量调研，同时也征求了教育部相关部门的意见，也统计了目前全国30多个省市区的情况。结合现有政策和调研，包括校长、老师、学生家长的综合意见，广东省教育厅非常慎重地做了这样的决定。 广东省教育厅基础教育与信息化处处长赵琦补充说，目前，高三开学时间，全国有约20个省份是9月1日开学，尤其是发达的省份，比如北京、上海、江苏、浙江等。另外，湖南、湖北、江西等省则将这个权力交给了各地市来决定。“但对广东来说，省级应该扛起这个责任，因为高考是统一时间，不可能由各个地市来决定。”赵琦说，“最终促使我们下定这个决心的是，去年年底国家高中课程方案发布以后，已经对高三的上课时间做出了明确规定，所以我们也找到了比较好的依据。” 澎湃新闻注意到，此前，广东东莞有网友通过当地的“阳光热线问政平台”提出恢复高三年级8月1日开学。这名网友认为，压缩教学时间，等于让学生在高考前少了系统复习的机会。 就此官方答复称，根据广东省教育厅《关于制定2026-2027学年普通中小学校历的通知》以及相关会议有关要求，全省高三年级开学时间由往年的8月1日统一调整为9月1日，与其他年级同步。开学时间的调整，严格执行国家和省有关政策规定，是规范办学行为、遏制“教育内卷”、落实“健康第一”教育理念的必然要求，也是遵循教育规律促进学生全面发展的客观需要。教育管理部门将督促指导各高中学校，严格按照新校历和课程方案，科学调整高三教学计划、优化备考节奏，细化分层辅导、线上答疑、学情监测等各项举措，全力保障高三备考工作平稳有序推进，确保备考质量不打折扣，与家长、社会携手为孩子的高考保驾护航。 虎嗅网 – 27 May 26 广东省教育厅回应高三开学时间调整至9月1日 2026-2027学年广东高三开学时间由8月1日调整至9月1日。广东省教育厅回应称该调整基于一年半调研、全国多数省份情况以及国家高中课程方案规定，旨在规范办学行为、遏制教育内卷。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
据The Information报道称，在ChatGPT广告业务上线仅三个月后，OpenAI迅速调整了其商业化策略，正将广告业务重心从服务拥有高额预算的知名品牌，全面转向吸引小型及本地企业，并大幅降低了广告投放的门槛。 今年早些时候，OpenAI首次推出ChatGPT广告业务时，采取了高门槛的“VIP”策略，仅面向Adobe、福特汽车等头部大品牌开放，且要求广告主最低预付20万美元的投放成本。 然而，目前OpenAI已正式取消了面向中小广告主的最低预付金额要求。这意味着，无论是大型品牌还是街边的干洗店、洗车店，都可以直接通过自助后台参与投放。这一转变标志着OpenAI放弃了早期“高举高打”的品牌曝光路线，转而采用更接近Meta和Google的标准化、可规模化的互联网效果广告模式。 为了进一步吸引看重投资回报率（ROI）的中小商家，OpenAI本周开始允许广告主测试全新的“转化类广告”。与此前仅按千次展示（CPM）计费的模式不同，转化类广告旨在引导用户完成下单消费、预约服务或填写表单等实际操作。 查看评论
IT之家 5 月 24 日消息，5 月 22 日，中证中小投资者服务中心（下称“投服中心”）披露了一则关于《韩某等人内幕交易“长安汽车”案》信息。 IT之家从公告获悉，2023 年 11 月 26 日，重庆长安汽车股份有限公司 (简称长安汽车) 公告与某知名科技公司签订《投资备忘录》，双方拟在智能汽车业务方面开展战略合作。公告发布前，网络开始流传相关消息，内幕信息疑似提前泄露。监管部门快速反应，核查发现与两家公司方面存在关联的一些证券账户突击买入长安汽车，交易行为十分可疑，随即启动调查。 经查，上述重大事项公开前，合作双方的多名员工一一韩某、彭某、揭某、魏某、王某利用内幕信息大量买入“长安汽车”股票， 合计买入金额 6100 万元，获利共计 400 余万元 。 证监会认定，韩某等人在内幕信息公开前买入“长安汽车”股票的行为构成内幕交易，决定没收韩某等人的违法所得， 共计处以 1669 万元罚款 ，并依法将有关人员涉嫌犯罪线索移送公安机关。韩某、魏某已全额缴纳罚没款。 公告称，本案暴露出上市公司及合作方在内幕信息管理方面存在疏漏，重大信息的保密工作不到位，导致信息提前在网络上散播，严重扰乱股票市场正常的信息传播和交易秩序。同时， 本案当事人均为上市公司及合作方员工 ，反映出部分公司在内幕交易方面对内部人员的教育管理存在缺失，相关人员法律意识淡薄，有的获取信息后巨额买入，有的甚至夫妻共同违法，一念之差则身陷囹圄，个人及家庭都将为此付出沉痛代价。
IT之家 5 月 22 日消息，教育部、国家发展改革委、财政部、住房城乡建设部四部门办公厅今日联合印发《中小学基本办学条件底线要求》（下称《底线要求》），全面加强普通中小学校标准化建设，从学校校舍建设、安全防范建设、生活硬件配备、教学设施装备、教职工配备五方面， 明确提出了新的 20 条底线要求，力争用 3 年时间实现所有中小学校全部达到《底线要求》 。 1.校园内设置旗台、旗杆，使用规范国旗。 2.拆除或封存 D 级危房，C 级危房经加固评估达标后使用。 3.学校实施封闭管理， 校门口安装一键式报警装置和防冲撞设施 ，学校重点部位和区域设置视频监控装置。 4.校舍应符合国家工程建设消防技术标准，配置有效的消防和应急照明设备，疏散通道、安全出口和消防安全重点部位等设置提示标识，并能正常使用。 5.教室等室内采光和照明应符合国家标准。 6. 为学生提供符合卫生标准的白开水、直饮水等 。 7.学生 1 人 1 桌 1 椅， 座椅有靠背 。 8.体育活动场地和设施设备配备（含租赁借用）满足开足体育课时和田径及球类活动开展要求（足球、篮球、排球、乒乓球至少 1 种）。 9.设置学生心理辅导室。 10.教室配置黑板（书写板）或交互式电子白板、大屏一体机等设施设备， 接入带宽不低于 100 兆 。 11. 设置计算机教室或信息科技实验室 。小学应具备科学教室或实验室，初、高中学校应具备物理、化学、生物学实验室，实验器材配备满足学生开展实验活动。 12.设置音乐、美术专用教室，配备相关教学器材，满足教学需要。 13.按规定配备图书（含电子图书），图书馆（室）满足学生阅读需要。 14.寄宿制学校设置食堂。 15. 学生宿舍不设在地下室或半地下室 ，通风良好，寄宿学生每人 1 个床位，上铺安装防护栏。 16.寄宿制学校合理设置厕所、盥洗设备，满足学生如厕、洗浴等生活需求。 17.学校设立卫生室或保健室，配备急救箱，按要求配备专（兼）职校医或保健教师。 18.按标准配备取得保安员证的专职保安员。 19.专任教师配备满足开齐开足国家规定课程需要，每校至少配备 1 名专（兼）职心理健康教育教师。 20.学生宿舍配备管理员，女生宿舍需配备女管理员。 据央视新闻报道，这 20 条底线要求是在 2014 年“全面改薄”20 项底线要求的基础上进行的迭代升级和整体抬升， 是全国普通中小学校办学条件必须达到的“底线标准”，小规模学校及教学点根据实际情况参照执行 。各地需结合实际，在底线要求基础上提高省定中小学办学条件标准，并持续推动学校达标建设。 四部门明确，教育部门要对照《底线要求》逐校逐条梳理基本办学条件缺口和相关审批手续完备情况，结合学龄人口变化和省定办学条件标准等，开展工作调度和持续跟踪问效， 力争用 3 年时间实现所有中小学校全部达到《底线要求》 。
内蒙古自治区教育厅等十六部门联合印发《关于在全区中小学推行春秋假制度的指导意见》，标志着内蒙古自治区中小学春秋假制度正式进入实施阶段。全区中小学生迎来首个无作业、无补课的春假 春秋假制度重点在义务教育阶段学校推行，鼓励有条件的普通高中、中等职业学校逐步推进，幼儿园可参照执行。全区每年设置春假、秋假各一次，每次时长2至3天，鼓励与法定节假日、周末相连，形成小长假。各盟市将以指导意见为参考，因地制宜制定具体实施方案 同时，明确四项"严禁"要求： 严禁学校在春秋假期间布置任何形式的书面家庭作业； 严禁假期结束后立即组织考试； 严禁以开放自习场所、提供托管服务等名义违规集体补课或上新课； 严禁面向中小学生组织各类隐形变异的学科类培训。 资料来源：内蒙古自治区人民政府 https://www.nmg.gov.cn/zwyw/jrgz/202605/t20260520_2905177.html 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
很久没来了，发一批 iTrustSSL 优惠码，主要是给中小企业来用，开发者的商业业务也随意拿。 至于纯搞着玩，没什么流量和收入的，建议直接搞个 ACME.SH 去签 Let’s Encrypt 就行了。 纯纯对标商业证书，把他们 300-1000 的价格打下来，如果码失效了直接去官网，联系客服备注 V2EX 就行。 兑换方式： https://www.knowsafe.com/help/1ecbedd8555915decaa4990d275f6ae2.shtml 优惠码： 0D567C8306355FED EBCC430836CC9EE7 39B692F490F16A3F 922786FA7363FBAF 3D8F03FC901706C7
IT之家 5 月 14 日消息，Anthropic 正有意争取中小型企业客户。为此，该公司今日宣布推出面向中小企业的 Claude 服务套餐（Claude for Small Business,），这套全新服务套件专为这类客户打造 —— 它们并非沃尔玛、星巴克这类大型企业，而是更贴近本地五金店、社区咖啡店这类小微商户。 迄今为止，人工智能的深度落地应用大多集中在大型企业层面。过往多项研究显示，大多数将人工智能系统从试验、试点阶段投入规模化实际应用的，往往是预算充足、体量庞大的公司。如今这一局面正悄然改变，越来越多中小型企业开始拥抱人工智能。 IT之家注意到，Anthropic 这套全新功能组合，正是为满足这批新晋人工智能使用者的需求而设计。用户可通过旗下企业任务自动化平台 Claude Cowork 中新上线的开关入口开启服务。该平台可为企业用户代劳网页浏览、文件管理、多步骤工作流执行等事务。付费用户只需开启该功能，即可使用多项自动化服务，包括记账功能、商业数据分析洞察，以及营销广告创意生成工具等。 全新服务套件还实现了 Claude Cowork 与多款主流软件产品的打通对接，涵盖 QuickBooks、Canva、Docusign、HubSpot 以及 PayPal 等。 该公司表示：“中小企业贡献了美国 44% 的国内生产总值，吸纳了近半数私营部门就业人口，但人工智能普及使用率却远落后于大型企业。适配中小企业经营模式的专属工具与培训资源十分稀缺，这也导致多数小微企业对 AI 的使用仅停留在简单对话窗口层面。” 对于企业创始人与投资人而言，此次布局标志着人工智能平台之争正向下沉市场延伸，获取用户的下一个核心主战场不再是财富世界 500 强企业，而是支撑美国经济根基的 3600 万家中小企业。 在这一赛道上，Anthropic 稍落后于竞争对手 OpenAI。后者早在 2023 年末就推出了企业版 ChatGPT，并面向小型团队上线了专属版本 ChatGPT Business。 Anthropic 计划开展一场全美巡回推广活动，大力推广这项新功能。活动从芝加哥启程，共计覆盖 10 座城市。每一站都将举办免费人工智能培训讲座，面向当地 100 名中小企业负责人开放参与。
不说别的 ，我们这边山东这边，前几天有专门的企业，造配电柜的企业，不算大，到处找 AI 提效的智能体，工作流，他们从接单开始，到询价对比，出估算价 ，到材料汇总，到合同，到售后资料维修整理，特别适配现在的企业知识库，外加几个工作流，就能满足他们的需求。 像 anythingllm 这种就能完全满足，我们一个合作公司，他们就在网上买那种工控机，16G+512G 内存的那种 3000 左右，里面安装 anythingllm ，然后用这种软硬件 一体的直接卖给这种中小企业，一台 2-3W ，每年还收 1W 的服务费 包 token 就用 deepseek 的。满足 5-10 人使用。 利润大的一批！ 很多中小企业 只知道 AI 能提效，根本不知道里面是啥，能解决问题，好用就行。
5 月 6 日凌晨，OpenAI 又一次刷屏了。 除了发布全新的 GPT-5.5 Instant 模型，更重磅的消息是：ChatGPT 广告平台正式向所有美国企业开放自助投放。投放门槛从此前的 25 万美金降至 5 万美金，任何企业都可以直接注册、充值、设置预算、上传素材，一键投放到 ChatGPT 的 9 亿周活用户面前。 这个消息在营销圈炸开了锅。不少品牌方的第一反应是：终于可以抢占 AI 流量了，赶紧测试投放！毕竟，ChatGPT 的 CPM 高达 60 美金（是 Meta 的 3 倍），这个定价本身就在传递一个信号——这是一个高价值、高意图的流量入口。 但在所有人都在讨论“要不要投 ChatGPT 广告”的时候，我们想提醒一个更关键的问题： 你知道用户在 ChatGPT 里真正会问什么问题吗？ 这不是一个修辞性的提问。因为当你打开 ChatGPT Ads 的投放后台，你会发现一个叫做“Context Hints”的功能——你需要输入“目标客户描述”、“具体的问题类型”、“相关的 Prompts”、“关键词”，系统才能帮你精准定向。 换句话说， ChatGPT Ads 不是传统的“出价-展示-点击”模式，而是一个基于用户真实问题的意图匹配系统 。如果你不知道用户会问什么，你的广告投放就是在盲打。 而这，正是大多数中小品牌当下面临的最大盲区。 在讨论“要不要投广告”之前，我们需要先理解 ChatGPT Ads 的底层逻辑。 OpenAI 反复强调一件事： 广告模块与回答模块是完全独立的 。广告不会影响 ChatGPT 的回答内容，广告主也无法通过付费来改变 AI 的推荐结果。用户问“最好的 BI 工具是什么”，ChatGPT 会基于它的训练数据和实时检索给出答案，而广告只会出现在回答的下方，标注为“Sponsored”。 这个设计看似公平，但它揭示了一个更深层的商业逻辑： 在 AI 搜索时代，流量被分成了两层 。 第一层是“答案层”——AI 在回答中直接提到、引用、推荐的品牌。这些品牌享有最高的信任度和转化率，因为它们是 AI“主动推荐”的结果。 第二层是“广告层”——出现在答案下方的赞助内容。这些品牌需要付费才能获得曝光，用户对它们的信任度天然低于“答案层”的品牌。 这意味着什么？ 即使你投了 ChatGPT 广告，如果你的品牌在 AI 的回答中缺席，你依然处于竞争劣势。 用户会看到 AI 推荐了竞品 A 、B 、C ，然后在广告位看到你的品牌 D 。这种“AI 没推荐，但广告在推”的割裂感，会直接影响你的点击率和转化率。 更关键的是， 广告是持续投入，而 GEO （ Generative Engine Optimization ，生成式引擎优化）是长期资产 。你停止投广告，曝光就消失；但如果你的品牌通过优质内容进入了 AI 的“答案层”，这个可见度会持续产生复利。 所以，ChatGPT Ads 的上线，并不是在宣告“GEO 时代结束了”，恰恰相反——它在提醒所有品牌： 在 AI 搜索时代，你需要同时布局“答案层”和“广告层”，而“答案层”的优先级更高。 让我们回到最开始的那个问题：你知道用户在 ChatGPT 里会问什么吗？ 这不是一个抽象的战略问题，而是一个非常具体的执行问题。因为 ChatGPT Ads 的投放逻辑，要求你必须提前知道： 如果你无法回答这些问题，你的广告投放就会面临三个致命风险： 风险一：定向不精准，预算打水漂。 你以为用户会问“最好的 CRM 软件”，但实际上他们问的是“适合 50 人团队的 CRM 推荐”或者“Salesforce 的替代品有哪些”。你的广告定向错了，自然不会有展示，更不会有点击。 风险二：竞品已经占据了高价值问题。 你想投放“企业级 BI 工具”相关的广告，但你不知道在这个话题下，Tableau 、Power BI 、Looker 已经通过大量的内容布局，牢牢占据了 AI 的“答案层”。用户看到 AI 推荐了这三个品牌，你的广告即使展示了，点击率也会很低。 风险三：你投的是“低价值问题”，转化率极低。 并不是所有的问题都值得投广告。有些问题虽然搜索量大，但用户只是在做初步了解，离购买决策还很远。如果你把预算投在这些“认知层”的问题上，你会发现点击成本很高，但转化率极低。 这三个风险的本质，都指向同一个问题： 你缺少一份“高价值问题清单”。 而这，正是 Dageno AI 能够提供的核心价值。 让我们用一个真实的案例来说明这个问题的严重性。 Dageno AI 此前发布了一份《 2026 全球 BI 软件 AI 搜索可见度（ GEO ）基准报告》。在这份报告中，我们对全球 20 家主流 BI 软件进行了 5,480 次 AI 对话测试，覆盖 ChatGPT 、Perplexity 、Microsoft Copilot 三大平台，系统性地分析了这些品牌在 AI 搜索中的可见度现状。 数据揭示了一个惊人的事实： 即使是 Tableau 这样的行业巨头，也存在大量的“问题盲区”。 在“AI-powered BI”这个快速增长的话题中，Tableau 的平均提及次数只有 6.9 次，明显低于 Thoughtspot （ 8.3 次）和 Julius AI （ 7.2 次）。更关键的是，在一些高频问题中——比如“best AI analytics tools”、“AI dashboard recommendations”——Tableau 的出现频率非常不稳定，很多回答中甚至完全缺席。 这意味着什么？ 如果 Tableau 现在想投 ChatGPT Ads ，定向“AI-powered BI”相关的问题，它会发现：用户在 AI 的回答中看到的是 Julius AI 、 Fabi.ai 这些 AI 原生工具，而 Tableau 只出现在广告位。这种“AI 没推荐，但广告在推”的割裂感，会直接拉低广告的点击率和转化率。 更进一步，我们的数据还揭示了不同 LLM 平台的推荐差异。在 Microsoft Copilot 中，Tableau 的平均排名在第 5 位左右，因为 Copilot 明显更偏向微软生态（ Power BI 、Microsoft Fabric ）。如果 Tableau 想在 Copilot 中投放广告，它需要针对性地做“Tableau + 微软生态”的内容布局，否则广告效果会大打折扣。 这些洞察，都来自于 Dageno AI 对全球 190+ 地区、16 个细分场景、数千个真实 Prompts 的系统性监测。我们不是在猜测用户会问什么，而是在用真实数据告诉你： 用户正在问什么，哪些问题的搜索量最大，哪些问题你的品牌缺席了，哪些问题竞品已经占据了。 如果你觉得 BI 行业的案例离你太远，让我们再看一个传统制造业的例子。 Dageno AI 还发布了一份《 2026 起重机行业 GEO 现状及趋势研究报告》。起重机是一个典型的 B2B 重工业行业，采购决策周期长、技术门槛高、风险责任大。在传统的营销逻辑中，这个行业的获客主要依赖展会、渠道分发和 B2B 平台。 但在 AI 搜索时代，游戏规则变了。 我们的数据显示，在起重机行业，用户在 AI 中问的问题，已经从“哪个品牌的起重机好”，转向了更具体、更高意图的问题： 这些问题，都是高意图、高转化的“决策层”问题。用户问这些问题的时候，他们已经不是在做初步了解，而是在寻找具体的解决方案和供应商。 但问题是： 这些高价值问题，大多数品牌都没有覆盖。 我们的数据显示，在“维护服务”相关的话题中，AI 的回答往往引用的是第三方评测网站、行业协会、YouTube 教程视频，而不是品牌官网。原因很简单：大多数品牌的官网只有产品介绍，没有“如何选择维护服务商”、“维护成本的影响因素”、“区域服务商对比”这样的内容。 这就是“内容缺口”。而这些缺口，恰恰是最值得投 ChatGPT Ads 的地方——因为用户的意图明确，转化率高。 但如果你不知道这些问题的存在，你怎么知道该投什么广告？如果你不知道这些问题的搜索量，你怎么知道该分配多少预算？如果你不知道竞品在这些问题上的占位情况，你怎么知道该用什么样的内容和广告策略去竞争？ 这就是为什么，投 ChatGPT Ads 之前，你需要先做“问题资产盘点”。 回到最开始的问题：中小品牌现在最该做的是什么？ 答案不是“立刻投 ChatGPT 广告”，而是“先找到你的高价值问题清单”。 这就是 Dageno AI 的核心价值。我们提供的不是一个简单的“监测工具”，而是一个 AI 时代的问题资产管理平台 。 具体来说， Dageno AI 能帮你做三件事： 第一，监测全球 190+ 地区的真实 Prompt 搜索量。 我们不是在猜测用户会问什么，而是在用真实数据告诉你：用户正在问什么，哪些问题的搜索量最大，哪些问题的增长最快。这些数据覆盖 ChatGPT 、Claude 、Perplexity 、Microsoft Copilot 、Gemini 等 7 大主流 LLM 平台，确保你不会错过任何一个重要的流量入口。 第二，识别你的“内容缺口”和“竞品截流盲区”。 我们会告诉你：哪些高价值问题，你的品牌完全缺席？哪些问题，竞品已经占据了“答案层”，而你只能靠广告去竞争？哪些问题，AI 的回答质量很低，存在明显的“内容真空”，是你快速突破的机会点？ 第三，即将推出的“高热度提示词定制 Agent”（下周上线）。 这个功能会基于你的行业、产品、目标市场，直接推荐真实客户的高搜索量关键词和 Prompts 。你不需要自己去猜测、去试错，我们会用数据告诉你：哪些问题最值得你去做内容优化，哪些问题最值得你去投 ChatGPT Ads 。 更重要的是， 这套数据是“一鱼两吃”的 。 同样的“高价值问题清单”，你可以用来做两件事： 这就是我们说的“一套数据，两个用途”。你不需要分别为 GEO 和 Ads 做两套完全不同的关键词研究，而是用同一套“问题资产”，同时优化“答案层”和“广告层”。 基于以上的分析，我们给中小品牌的建议是： 第一步：先用 Dageno AI 找到你的“高价值问题清单”。 不要急着投广告，先搞清楚用户真正在问什么。用数据而不是直觉，来定义你的“问题资产”。 第二步：评估每个问题的特征，决定优先级。 不是所有的问题都值得投广告，也不是所有的问题都适合做内容。你需要根据问题的特征来分配资源： 第三步：用同一套数据，同时优化 GEO 和 Ads 。 不要把 GEO 和 Ads 看成两个割裂的渠道，而是把它们看成一个组合策略。你在“答案层”的可见度越高，你的广告点击率就越高，CPC 就越低。反过来，你的广告投放数据，也可以反哺你的 GEO 策略——哪些 Prompts 的转化率最高，你就应该优先为这些 Prompts 做内容优化。 最后，让我们把视角拉长，看看 AI 搜索时代的竞争格局会如何演变。 我们预测，未来的 AI 流量会形成一个“三层结构”： 第一层：AI 答案层（ GEO 主导）。 AI 在回答中直接提到、引用、推荐的品牌。这一层享有最高的信任度和转化率，需要长期的内容投入，但有复利效应。这是 Dageno AI 的核心价值区。 第二层：赞助广告层（ Ads 主导）。 出现在答案下方的 Sponsored 模块。这一层的信任度中等，适合收割明确意图的用户，但需要持续投入，停止即消失。适合新品发布、促销活动、竞品截流等场景。 第三层：对话插入层（未来可能）。 AI 在对话中主动推荐产品，类似“AI 导购”，采用抽佣模式。这一层目前技术还不成熟，但这是 AI 搜索的终极形态——也就是我们常说的“agentic commerce”（代理式交易）。 在这个三层结构中， 聪明的品牌会同时布局第一层和第二层，用 GEO 建立长期可见度，用 Ads 收割短期转化。 而那些只盯着广告、忽视内容的品牌，会发现自己的获客成本越来越高，因为他们永远只能在“第二层”竞争，而无法进入“第一层”。 更关键的是，随着 ChatGPT Ads 的 Conversions 目标即将上线（目前还是置灰状态），广告系统会开始“学习”哪些 Prompts 真正带来转化。那些没有 Prompt 数据基础的品牌，会被系统的“智能扩展”功能坑惨——系统会自动帮你扩展相关的 Prompts ，但如果这些 Prompts 不精准，你的流量就会不精准，CPA 就会飙升。 这就是为什么，Prompt Intelligence （提示词情报）会成为 AI 时代的核心竞争力。 就像 SEO 时代的“关键词研究”一样，未来品牌会疯狂寻找“高意图、低竞争”的 Prompts 。而 Dageno AI 的 Prompt 搜索量数据，会成为战略资产。 ChatGPT Ads 的上线，标志着 AI 搜索时代正式进入商业化阶段。这是一个巨大的机会，但也是一个巨大的陷阱。 机会在于：这是一个全新的流量入口，早期进入的品牌可以享受“流量红利”。 陷阱在于：如果你用传统广告投放的思维来做 ChatGPT Ads ，你会发现效果远低于预期——因为你缺少最关键的“问题资产”。 不要用旧地图，走新世界。 在 AI 搜索时代，流量的分配逻辑变了，竞争的维度变了，你的策略也必须变。 Dageno AI 已经帮助数百家出海品牌和 DTC 品牌，完成了从“传统 SEO”到“AI 时代 GEO + SEO 组合策略”的转型。我们提供的不是一个简单的工具，而是一套完整的“从数据到策略+Agent 辅助执行”的增长解决方案： 现在， Dageno AI 支持 7 天免费试用。你可以亲自体验全球 190+ 地区的 Prompt 搜索量数据，找到你的“高价值问题清单”，然后再决定：是先做 GEO ，还是先投 Ads ，还是两者同时布局。 不要急着投 ChatGPT 广告。先搞清楚用户在问什么，再决定你的钱该怎么花。 这才是 AI 时代的正确打开方式。
5 月 6 日凌晨，OpenAI 又一次刷屏了。 除了发布全新的 GPT-5.5 Instant 模型，更重磅的消息是：ChatGPT 广告平台正式向所有美国企业开放自助投放。投放门槛从此前的 25 万美金降至 5 万美金，任何企业都可以直接注册、充值、设置预算、上传素材，一键投放到 ChatGPT 的 9 亿周活用户面前。 这个消息在营销圈炸开了锅。不少品牌方的第一反应是：终于可以抢占 AI 流量了，赶紧测试投放！毕竟，ChatGPT 的 CPM 高达 60 美金（是 Meta 的 3 倍），这个定价本身就在传递一个信号——这是一个高价值、高意图的流量入口。 但在所有人都在讨论“要不要投 ChatGPT 广告”的时候，我们想提醒一个更关键的问题： 你知道用户在 ChatGPT 里真正会问什么问题吗？ 这不是一个修辞性的提问。因为当你打开 ChatGPT Ads 的投放后台，你会发现一个叫做“Context Hints”的功能——你需要输入“目标客户描述”、“具体的问题类型”、“相关的 Prompts”、“关键词”，系统才能帮你精准定向。 换句话说， ChatGPT Ads 不是传统的“出价-展示-点击”模式，而是一个基于用户真实问题的意图匹配系统 。如果你不知道用户会问什么，你的广告投放就是在盲打。 而这，正是大多数中小品牌当下面临的最大盲区。 在讨论“要不要投广告”之前，我们需要先理解 ChatGPT Ads 的底层逻辑。 OpenAI 反复强调一件事： 广告模块与回答模块是完全独立的 。广告不会影响 ChatGPT 的回答内容，广告主也无法通过付费来改变 AI 的推荐结果。用户问“最好的 BI 工具是什么”，ChatGPT 会基于它的训练数据和实时检索给出答案，而广告只会出现在回答的下方，标注为“Sponsored”。 这个设计看似公平，但它揭示了一个更深层的商业逻辑： 在 AI 搜索时代，流量被分成了两层 。 第一层是“答案层”——AI 在回答中直接提到、引用、推荐的品牌。这些品牌享有最高的信任度和转化率，因为它们是 AI“主动推荐”的结果。 第二层是“广告层”——出现在答案下方的赞助内容。这些品牌需要付费才能获得曝光，用户对它们的信任度天然低于“答案层”的品牌。 这意味着什么？ 即使你投了 ChatGPT 广告，如果你的品牌在 AI 的回答中缺席，你依然处于竞争劣势。 用户会看到 AI 推荐了竞品 A 、B 、C ，然后在广告位看到你的品牌 D 。这种“AI 没推荐，但广告在推”的割裂感，会直接影响你的点击率和转化率。 更关键的是， 广告是持续投入，而 GEO （ Generative Engine Optimization ，生成式引擎优化）是长期资产 。你停止投广告，曝光就消失；但如果你的品牌通过优质内容进入了 AI 的“答案层”，这个可见度会持续产生复利。 所以，ChatGPT Ads 的上线，并不是在宣告“GEO 时代结束了”，恰恰相反——它在提醒所有品牌： 在 AI 搜索时代，你需要同时布局“答案层”和“广告层”，而“答案层”的优先级更高。 让我们回到最开始的那个问题：你知道用户在 ChatGPT 里会问什么吗？ 这不是一个抽象的战略问题，而是一个非常具体的执行问题。因为 ChatGPT Ads 的投放逻辑，要求你必须提前知道： 如果你无法回答这些问题，你的广告投放就会面临三个致命风险： 风险一：定向不精准，预算打水漂。 你以为用户会问“最好的 CRM 软件”，但实际上他们问的是“适合 50 人团队的 CRM 推荐”或者“Salesforce 的替代品有哪些”。你的广告定向错了，自然不会有展示，更不会有点击。 风险二：竞品已经占据了高价值问题。 你想投放“企业级 BI 工具”相关的广告，但你不知道在这个话题下，Tableau 、Power BI 、Looker 已经通过大量的内容布局，牢牢占据了 AI 的“答案层”。用户看到 AI 推荐了这三个品牌，你的广告即使展示了，点击率也会很低。 风险三：你投的是“低价值问题”，转化率极低。 并不是所有的问题都值得投广告。有些问题虽然搜索量大，但用户只是在做初步了解，离购买决策还很远。如果你把预算投在这些“认知层”的问题上，你会发现点击成本很高，但转化率极低。 这三个风险的本质，都指向同一个问题： 你缺少一份“高价值问题清单”。 而这，正是 Dageno AI 能够提供的核心价值。 让我们用一个真实的案例来说明这个问题的严重性。 Dageno AI 此前发布了一份《 2026 全球 BI 软件 AI 搜索可见度（ GEO ）基准报告》。在这份报告中，我们对全球 20 家主流 BI 软件进行了 5,480 次 AI 对话测试，覆盖 ChatGPT 、Perplexity 、Microsoft Copilot 三大平台，系统性地分析了这些品牌在 AI 搜索中的可见度现状。 数据揭示了一个惊人的事实： 即使是 Tableau 这样的行业巨头，也存在大量的“问题盲区”。 在“AI-powered BI”这个快速增长的话题中，Tableau 的平均提及次数只有 6.9 次，明显低于 Thoughtspot （ 8.3 次）和 Julius AI （ 7.2 次）。更关键的是，在一些高频问题中——比如“best AI analytics tools”、“AI dashboard recommendations”——Tableau 的出现频率非常不稳定，很多回答中甚至完全缺席。 这意味着什么？ 如果 Tableau 现在想投 ChatGPT Ads ，定向“AI-powered BI”相关的问题，它会发现：用户在 AI 的回答中看到的是 Julius AI 、 Fabi.ai 这些 AI 原生工具，而 Tableau 只出现在广告位。这种“AI 没推荐，但广告在推”的割裂感，会直接拉低广告的点击率和转化率。 更进一步，我们的数据还揭示了不同 LLM 平台的推荐差异。在 Microsoft Copilot 中，Tableau 的平均排名在第 5 位左右，因为 Copilot 明显更偏向微软生态（ Power BI 、Microsoft Fabric ）。如果 Tableau 想在 Copilot 中投放广告，它需要针对性地做“Tableau + 微软生态”的内容布局，否则广告效果会大打折扣。 这些洞察，都来自于 Dageno AI 对全球 190+ 地区、16 个细分场景、数千个真实 Prompts 的系统性监测。我们不是在猜测用户会问什么，而是在用真实数据告诉你： 用户正在问什么，哪些问题的搜索量最大，哪些问题你的品牌缺席了，哪些问题竞品已经占据了。 如果你觉得 BI 行业的案例离你太远，让我们再看一个传统制造业的例子。 Dageno AI 还发布了一份《 2026 起重机行业 GEO 现状及趋势研究报告》。起重机是一个典型的 B2B 重工业行业，采购决策周期长、技术门槛高、风险责任大。在传统的营销逻辑中，这个行业的获客主要依赖展会、渠道分发和 B2B 平台。 但在 AI 搜索时代，游戏规则变了。 我们的数据显示，在起重机行业，用户在 AI 中问的问题，已经从“哪个品牌的起重机好”，转向了更具体、更高意图的问题： 这些问题，都是高意图、高转化的“决策层”问题。用户问这些问题的时候，他们已经不是在做初步了解，而是在寻找具体的解决方案和供应商。 但问题是： 这些高价值问题，大多数品牌都没有覆盖。 我们的数据显示，在“维护服务”相关的话题中，AI 的回答往往引用的是第三方评测网站、行业协会、YouTube 教程视频，而不是品牌官网。原因很简单：大多数品牌的官网只有产品介绍，没有“如何选择维护服务商”、“维护成本的影响因素”、“区域服务商对比”这样的内容。 这就是“内容缺口”。而这些缺口，恰恰是最值得投 ChatGPT Ads 的地方——因为用户的意图明确，转化率高。 但如果你不知道这些问题的存在，你怎么知道该投什么广告？如果你不知道这些问题的搜索量，你怎么知道该分配多少预算？如果你不知道竞品在这些问题上的占位情况，你怎么知道该用什么样的内容和广告策略去竞争？ 这就是为什么，投 ChatGPT Ads 之前，你需要先做“问题资产盘点”。 回到最开始的问题：中小品牌现在最该做的是什么？ 答案不是“立刻投 ChatGPT 广告”，而是“先找到你的高价值问题清单”。 这就是 Dageno AI 的核心价值。我们提供的不是一个简单的“监测工具”，而是一个 AI 时代的问题资产管理平台 。 具体来说， Dageno AI 能帮你做三件事： 第一，监测全球 190+ 地区的真实 Prompt 搜索量。 我们不是在猜测用户会问什么，而是在用真实数据告诉你：用户正在问什么，哪些问题的搜索量最大，哪些问题的增长最快。这些数据覆盖 ChatGPT 、Claude 、Perplexity 、Microsoft Copilot 、Gemini 等 7 大主流 LLM 平台，确保你不会错过任何一个重要的流量入口。 第二，识别你的“内容缺口”和“竞品截流盲区”。 我们会告诉你：哪些高价值问题，你的品牌完全缺席？哪些问题，竞品已经占据了“答案层”，而你只能靠广告去竞争？哪些问题，AI 的回答质量很低，存在明显的“内容真空”，是你快速突破的机会点？ 第三，即将推出的“高热度提示词定制 Agent”（下周上线）。 这个功能会基于你的行业、产品、目标市场，直接推荐真实客户的高搜索量关键词和 Prompts 。你不需要自己去猜测、去试错，我们会用数据告诉你：哪些问题最值得你去做内容优化，哪些问题最值得你去投 ChatGPT Ads 。 更重要的是， 这套数据是“一鱼两吃”的 。 同样的“高价值问题清单”，你可以用来做两件事： 这就是我们说的“一套数据，两个用途”。你不需要分别为 GEO 和 Ads 做两套完全不同的关键词研究，而是用同一套“问题资产”，同时优化“答案层”和“广告层”。 基于以上的分析，我们给中小品牌的建议是： 第一步：先用 Dageno AI 找到你的“高价值问题清单”。 不要急着投广告，先搞清楚用户真正在问什么。用数据而不是直觉，来定义你的“问题资产”。 第二步：评估每个问题的特征，决定优先级。 不是所有的问题都值得投广告，也不是所有的问题都适合做内容。你需要根据问题的特征来分配资源： 第三步：用同一套数据，同时优化 GEO 和 Ads 。 不要把 GEO 和 Ads 看成两个割裂的渠道，而是把它们看成一个组合策略。你在“答案层”的可见度越高，你的广告点击率就越高，CPC 就越低。反过来，你的广告投放数据，也可以反哺你的 GEO 策略——哪些 Prompts 的转化率最高，你就应该优先为这些 Prompts 做内容优化。 最后，让我们把视角拉长，看看 AI 搜索时代的竞争格局会如何演变。 我们预测，未来的 AI 流量会形成一个“三层结构”： 第一层：AI 答案层（ GEO 主导）。 AI 在回答中直接提到、引用、推荐的品牌。这一层享有最高的信任度和转化率，需要长期的内容投入，但有复利效应。这是 Dageno AI 的核心价值区。 第二层：赞助广告层（ Ads 主导）。 出现在答案下方的 Sponsored 模块。这一层的信任度中等，适合收割明确意图的用户，但需要持续投入，停止即消失。适合新品发布、促销活动、竞品截流等场景。 第三层：对话插入层（未来可能）。 AI 在对话中主动推荐产品，类似“AI 导购”，采用抽佣模式。这一层目前技术还不成熟，但这是 AI 搜索的终极形态——也就是我们常说的“agentic commerce”（代理式交易）。 在这个三层结构中， 聪明的品牌会同时布局第一层和第二层，用 GEO 建立长期可见度，用 Ads 收割短期转化。 而那些只盯着广告、忽视内容的品牌，会发现自己的获客成本越来越高，因为他们永远只能在“第二层”竞争，而无法进入“第一层”。 更关键的是，随着 ChatGPT Ads 的 Conversions 目标即将上线（目前还是置灰状态），广告系统会开始“学习”哪些 Prompts 真正带来转化。那些没有 Prompt 数据基础的品牌，会被系统的“智能扩展”功能坑惨——系统会自动帮你扩展相关的 Prompts ，但如果这些 Prompts 不精准，你的流量就会不精准，CPA 就会飙升。 这就是为什么，Prompt Intelligence （提示词情报）会成为 AI 时代的核心竞争力。 就像 SEO 时代的“关键词研究”一样，未来品牌会疯狂寻找“高意图、低竞争”的 Prompts 。而 Dageno AI 的 Prompt 搜索量数据，会成为战略资产。 ChatGPT Ads 的上线，标志着 AI 搜索时代正式进入商业化阶段。这是一个巨大的机会，但也是一个巨大的陷阱。 机会在于：这是一个全新的流量入口，早期进入的品牌可以享受“流量红利”。 陷阱在于：如果你用传统广告投放的思维来做 ChatGPT Ads ，你会发现效果远低于预期——因为你缺少最关键的“问题资产”。 不要用旧地图，走新世界。 在 AI 搜索时代，流量的分配逻辑变了，竞争的维度变了，你的策略也必须变。 Dageno AI 已经帮助数百家出海品牌和 DTC 品牌，完成了从“传统 SEO”到“AI 时代 GEO + SEO 组合策略”的转型。我们提供的不是一个简单的工具，而是一套完整的“从数据到策略+Agent 辅助执行”的增长解决方案： 现在， Dageno AI 支持 7 天免费试用。你可以亲自体验全球 190+ 地区的 Prompt 搜索量数据，找到你的“高价值问题清单”，然后再决定：是先做 GEO ，还是先投 Ads ，还是两者同时布局。 不要急着投 ChatGPT 广告。先搞清楚用户在问什么，再决定你的钱该怎么花。 这才是 AI 时代的正确打开方式。
5 月 6 日凌晨，OpenAI 又一次刷屏了。 除了发布全新的 GPT-5.5 Instant 模型，更重磅的消息是：ChatGPT 广告平台正式向所有美国企业开放自助投放。投放门槛从此前的 25 万美金降至 5 万美金，任何企业都可以直接注册、充值、设置预算、上传素材，一键投放到 ChatGPT 的 9 亿周活用户面前。 这个消息在营销圈炸开了锅。不少品牌方的第一反应是：终于可以抢占 AI 流量了，赶紧测试投放！毕竟，ChatGPT 的 CPM 高达 60 美金（是 Meta 的 3 倍），这个定价本身就在传递一个信号——这是一个高价值、高意图的流量入口。 但在所有人都在讨论“要不要投 ChatGPT 广告”的时候，我们想提醒一个更关键的问题： 你知道用户在 ChatGPT 里真正会问什么问题吗？ 这不是一个修辞性的提问。因为当你打开 ChatGPT Ads 的投放后台，你会发现一个叫做“Context Hints”的功能——你需要输入“目标客户描述”、“具体的问题类型”、“相关的 Prompts”、“关键词”，系统才能帮你精准定向。 换句话说， ChatGPT Ads 不是传统的“出价-展示-点击”模式，而是一个基于用户真实问题的意图匹配系统 。如果你不知道用户会问什么，你的广告投放就是在盲打。 而这，正是大多数中小品牌当下面临的最大盲区。 在讨论“要不要投广告”之前，我们需要先理解 ChatGPT Ads 的底层逻辑。 OpenAI 反复强调一件事： 广告模块与回答模块是完全独立的 。广告不会影响 ChatGPT 的回答内容，广告主也无法通过付费来改变 AI 的推荐结果。用户问“最好的 BI 工具是什么”，ChatGPT 会基于它的训练数据和实时检索给出答案，而广告只会出现在回答的下方，标注为“Sponsored”。 这个设计看似公平，但它揭示了一个更深层的商业逻辑： 在 AI 搜索时代，流量被分成了两层 。 第一层是“答案层”——AI 在回答中直接提到、引用、推荐的品牌。这些品牌享有最高的信任度和转化率，因为它们是 AI“主动推荐”的结果。 第二层是“广告层”——出现在答案下方的赞助内容。这些品牌需要付费才能获得曝光，用户对它们的信任度天然低于“答案层”的品牌。 这意味着什么？ 即使你投了 ChatGPT 广告，如果你的品牌在 AI 的回答中缺席，你依然处于竞争劣势。 用户会看到 AI 推荐了竞品 A 、B 、C ，然后在广告位看到你的品牌 D 。这种“AI 没推荐，但广告在推”的割裂感，会直接影响你的点击率和转化率。 更关键的是， 广告是持续投入，而 GEO （ Generative Engine Optimization ，生成式引擎优化）是长期资产 。你停止投广告，曝光就消失；但如果你的品牌通过优质内容进入了 AI 的“答案层”，这个可见度会持续产生复利。 所以，ChatGPT Ads 的上线，并不是在宣告“GEO 时代结束了”，恰恰相反——它在提醒所有品牌： 在 AI 搜索时代，你需要同时布局“答案层”和“广告层”，而“答案层”的优先级更高。 让我们回到最开始的那个问题：你知道用户在 ChatGPT 里会问什么吗？ 这不是一个抽象的战略问题，而是一个非常具体的执行问题。因为 ChatGPT Ads 的投放逻辑，要求你必须提前知道： 如果你无法回答这些问题，你的广告投放就会面临三个致命风险： 风险一：定向不精准，预算打水漂。 你以为用户会问“最好的 CRM 软件”，但实际上他们问的是“适合 50 人团队的 CRM 推荐”或者“Salesforce 的替代品有哪些”。你的广告定向错了，自然不会有展示，更不会有点击。 风险二：竞品已经占据了高价值问题。 你想投放“企业级 BI 工具”相关的广告，但你不知道在这个话题下，Tableau 、Power BI 、Looker 已经通过大量的内容布局，牢牢占据了 AI 的“答案层”。用户看到 AI 推荐了这三个品牌，你的广告即使展示了，点击率也会很低。 风险三：你投的是“低价值问题”，转化率极低。 并不是所有的问题都值得投广告。有些问题虽然搜索量大，但用户只是在做初步了解，离购买决策还很远。如果你把预算投在这些“认知层”的问题上，你会发现点击成本很高，但转化率极低。 这三个风险的本质，都指向同一个问题： 你缺少一份“高价值问题清单”。 而这，正是 Dageno AI 能够提供的核心价值。 让我们用一个真实的案例来说明这个问题的严重性。 Dageno AI 此前发布了一份《 2026 全球 BI 软件 AI 搜索可见度（ GEO ）基准报告》。在这份报告中，我们对全球 20 家主流 BI 软件进行了 5,480 次 AI 对话测试，覆盖 ChatGPT 、Perplexity 、Microsoft Copilot 三大平台，系统性地分析了这些品牌在 AI 搜索中的可见度现状。 数据揭示了一个惊人的事实： 即使是 Tableau 这样的行业巨头，也存在大量的“问题盲区”。 在“AI-powered BI”这个快速增长的话题中，Tableau 的平均提及次数只有 6.9 次，明显低于 Thoughtspot （ 8.3 次）和 Julius AI （ 7.2 次）。更关键的是，在一些高频问题中——比如“best AI analytics tools”、“AI dashboard recommendations”——Tableau 的出现频率非常不稳定，很多回答中甚至完全缺席。 这意味着什么？ 如果 Tableau 现在想投 ChatGPT Ads ，定向“AI-powered BI”相关的问题，它会发现：用户在 AI 的回答中看到的是 Julius AI 、 Fabi.ai 这些 AI 原生工具，而 Tableau 只出现在广告位。这种“AI 没推荐，但广告在推”的割裂感，会直接拉低广告的点击率和转化率。 更进一步，我们的数据还揭示了不同 LLM 平台的推荐差异。在 Microsoft Copilot 中，Tableau 的平均排名在第 5 位左右，因为 Copilot 明显更偏向微软生态（ Power BI 、Microsoft Fabric ）。如果 Tableau 想在 Copilot 中投放广告，它需要针对性地做“Tableau + 微软生态”的内容布局，否则广告效果会大打折扣。 这些洞察，都来自于 Dageno AI 对全球 190+ 地区、16 个细分场景、数千个真实 Prompts 的系统性监测。我们不是在猜测用户会问什么，而是在用真实数据告诉你： 用户正在问什么，哪些问题的搜索量最大，哪些问题你的品牌缺席了，哪些问题竞品已经占据了。 如果你觉得 BI 行业的案例离你太远，让我们再看一个传统制造业的例子。 Dageno AI 还发布了一份《 2026 起重机行业 GEO 现状及趋势研究报告》。起重机是一个典型的 B2B 重工业行业，采购决策周期长、技术门槛高、风险责任大。在传统的营销逻辑中，这个行业的获客主要依赖展会、渠道分发和 B2B 平台。 但在 AI 搜索时代，游戏规则变了。 我们的数据显示，在起重机行业，用户在 AI 中问的问题，已经从“哪个品牌的起重机好”，转向了更具体、更高意图的问题： 这些问题，都是高意图、高转化的“决策层”问题。用户问这些问题的时候，他们已经不是在做初步了解，而是在寻找具体的解决方案和供应商。 但问题是： 这些高价值问题，大多数品牌都没有覆盖。 我们的数据显示，在“维护服务”相关的话题中，AI 的回答往往引用的是第三方评测网站、行业协会、YouTube 教程视频，而不是品牌官网。原因很简单：大多数品牌的官网只有产品介绍，没有“如何选择维护服务商”、“维护成本的影响因素”、“区域服务商对比”这样的内容。 这就是“内容缺口”。而这些缺口，恰恰是最值得投 ChatGPT Ads 的地方——因为用户的意图明确，转化率高。 但如果你不知道这些问题的存在，你怎么知道该投什么广告？如果你不知道这些问题的搜索量，你怎么知道该分配多少预算？如果你不知道竞品在这些问题上的占位情况，你怎么知道该用什么样的内容和广告策略去竞争？ 这就是为什么，投 ChatGPT Ads 之前，你需要先做“问题资产盘点”。 回到最开始的问题：中小品牌现在最该做的是什么？ 答案不是“立刻投 ChatGPT 广告”，而是“先找到你的高价值问题清单”。 这就是 Dageno AI 的核心价值。我们提供的不是一个简单的“监测工具”，而是一个 AI 时代的问题资产管理平台 。 具体来说， Dageno AI 能帮你做三件事： 第一，监测全球 190+ 地区的真实 Prompt 搜索量。 我们不是在猜测用户会问什么，而是在用真实数据告诉你：用户正在问什么，哪些问题的搜索量最大，哪些问题的增长最快。这些数据覆盖 ChatGPT 、Claude 、Perplexity 、Microsoft Copilot 、Gemini 等 7 大主流 LLM 平台，确保你不会错过任何一个重要的流量入口。 第二，识别你的“内容缺口”和“竞品截流盲区”。 我们会告诉你：哪些高价值问题，你的品牌完全缺席？哪些问题，竞品已经占据了“答案层”，而你只能靠广告去竞争？哪些问题，AI 的回答质量很低，存在明显的“内容真空”，是你快速突破的机会点？ 第三，即将推出的“高热度提示词定制 Agent”（下周上线）。 这个功能会基于你的行业、产品、目标市场，直接推荐真实客户的高搜索量关键词和 Prompts 。你不需要自己去猜测、去试错，我们会用数据告诉你：哪些问题最值得你去做内容优化，哪些问题最值得你去投 ChatGPT Ads 。 更重要的是， 这套数据是“一鱼两吃”的 。 同样的“高价值问题清单”，你可以用来做两件事： 这就是我们说的“一套数据，两个用途”。你不需要分别为 GEO 和 Ads 做两套完全不同的关键词研究，而是用同一套“问题资产”，同时优化“答案层”和“广告层”。 基于以上的分析，我们给中小品牌的建议是： 第一步：先用 Dageno AI 找到你的“高价值问题清单”。 不要急着投广告，先搞清楚用户真正在问什么。用数据而不是直觉，来定义你的“问题资产”。 第二步：评估每个问题的特征，决定优先级。 不是所有的问题都值得投广告，也不是所有的问题都适合做内容。你需要根据问题的特征来分配资源： 第三步：用同一套数据，同时优化 GEO 和 Ads 。 不要把 GEO 和 Ads 看成两个割裂的渠道，而是把它们看成一个组合策略。你在“答案层”的可见度越高，你的广告点击率就越高，CPC 就越低。反过来，你的广告投放数据，也可以反哺你的 GEO 策略——哪些 Prompts 的转化率最高，你就应该优先为这些 Prompts 做内容优化。 最后，让我们把视角拉长，看看 AI 搜索时代的竞争格局会如何演变。 我们预测，未来的 AI 流量会形成一个“三层结构”： 第一层：AI 答案层（ GEO 主导）。 AI 在回答中直接提到、引用、推荐的品牌。这一层享有最高的信任度和转化率，需要长期的内容投入，但有复利效应。这是 Dageno AI 的核心价值区。 第二层：赞助广告层（ Ads 主导）。 出现在答案下方的 Sponsored 模块。这一层的信任度中等，适合收割明确意图的用户，但需要持续投入，停止即消失。适合新品发布、促销活动、竞品截流等场景。 第三层：对话插入层（未来可能）。 AI 在对话中主动推荐产品，类似“AI 导购”，采用抽佣模式。这一层目前技术还不成熟，但这是 AI 搜索的终极形态——也就是我们常说的“agentic commerce”（代理式交易）。 在这个三层结构中， 聪明的品牌会同时布局第一层和第二层，用 GEO 建立长期可见度，用 Ads 收割短期转化。 而那些只盯着广告、忽视内容的品牌，会发现自己的获客成本越来越高，因为他们永远只能在“第二层”竞争，而无法进入“第一层”。 更关键的是，随着 ChatGPT Ads 的 Conversions 目标即将上线（目前还是置灰状态），广告系统会开始“学习”哪些 Prompts 真正带来转化。那些没有 Prompt 数据基础的品牌，会被系统的“智能扩展”功能坑惨——系统会自动帮你扩展相关的 Prompts ，但如果这些 Prompts 不精准，你的流量就会不精准，CPA 就会飙升。 这就是为什么，Prompt Intelligence （提示词情报）会成为 AI 时代的核心竞争力。 就像 SEO 时代的“关键词研究”一样，未来品牌会疯狂寻找“高意图、低竞争”的 Prompts 。而 Dageno AI 的 Prompt 搜索量数据，会成为战略资产。 ChatGPT Ads 的上线，标志着 AI 搜索时代正式进入商业化阶段。这是一个巨大的机会，但也是一个巨大的陷阱。 机会在于：这是一个全新的流量入口，早期进入的品牌可以享受“流量红利”。 陷阱在于：如果你用传统广告投放的思维来做 ChatGPT Ads ，你会发现效果远低于预期——因为你缺少最关键的“问题资产”。 不要用旧地图，走新世界。 在 AI 搜索时代，流量的分配逻辑变了，竞争的维度变了，你的策略也必须变。 Dageno AI 已经帮助数百家出海品牌和 DTC 品牌，完成了从“传统 SEO”到“AI 时代 GEO + SEO 组合策略”的转型。我们提供的不是一个简单的工具，而是一套完整的“从数据到策略+Agent 辅助执行”的增长解决方案： 现在， Dageno AI 支持 7 天免费试用。你可以亲自体验全球 190+ 地区的 Prompt 搜索量数据，找到你的“高价值问题清单”，然后再决定：是先做 GEO ，还是先投 Ads ，还是两者同时布局。 不要急着投 ChatGPT 广告。先搞清楚用户在问什么，再决定你的钱该怎么花。 这才是 AI 时代的正确打开方式。
“前几天闲鱼曝光还几万，今天直接跌到几百，一点都不出了……”这个月，不少闲鱼用户在社交媒体上吐槽，自己的闲鱼流量一夜之间蒸发殆尽。还有人表示，闲置商品挂了几天，浏览量始终停留在个位数。 让闲置游起来，这是闲鱼创立时的初心。十年之前，这个以极低门槛撬动闲置经济的平台，将二手交易送入了人们身边。十年之后，它已是拥有超6亿注册用户、日均GMV超10亿的巨型商业机器。 根据第三方数据机构QuestMobile发布的《2025-2026年度核心趋势报告》，闲鱼整体月活用户规模达到2.17亿，同比增长19.64%。MAU增速在电商类App中位列第一，活跃度一度超越以社区见长的小红书。 但在这一串光鲜数字的背后，一个残酷的现实正在浮出水面： 闲鱼的用户体量越大，普通卖家可腾挪的空间就越发逼仄。 还有用户觉得，闲鱼的用户群体正在被分层，流量加速向职业卖家倾斜，搜索功能频频失灵，服务费门槛一再抬高——曾经那个免费帮人“断舍离”的赛博集市，正快步走上商业化的快车道。 而跑得最慢的人，注定被甩在身后。 免费流量已成往事 “今年流量差得很，之前最高曝光一天几万，现在没啥流量加上没有充值，只有一千多曝光”。 刘伟2024年正式开始入驻闲鱼，他表示，自平台推行收费后，商品曝光几乎依赖付费推广，不充值便难以获得流量。 在闲鱼，个人卖家的流量似乎正在消失。 为了应对自然流量的枯竭，平台推出了越来越多的付费流量工具，包括超级曝光、超级擦亮等。 卖家想要获得曝光，唯一的办法，几乎只能依靠花钱购买。 刘伟所在的职业卖家交流群中，一位主营数码产品的商家透露，如今每月用于超级曝光的充值费用已达6000元，而之前则需要花费3000元。他直言，“充值后月销售额可达50万元，不充值仅10万元左右。” 有着九年买卖经验的职业卖家成昊向凤凰网科技直言，“我不会在平台充值买曝光。现在我的店铺订单已经大幅减少，平台的流量逻辑是‘有钱才有曝光’，却不考核商品与内容本身的质量。我和其他老玩家目前正在将重心陆续转移到其他平台，降低闲鱼店铺权重。” 他无奈表示，最受冲击的是中小卖家。“没有资金投入流量，就几乎没有生存空间，许多原本有心长期经营的中小卖家逐渐失去信心，这是劣币驱逐良币。” 而当搜索作为流量的重要来源之时，一些卖家发现，付费推广的职业卖家商品占据了绝大部分展示位，个人卖家的货品几乎难以被检索到。 对于电商平台而言，搜索功能是最基础、最核心的功能之一。用户带着明确的需求而来，希望通过简单的关键词搜索，快速找到想要的商品。 而“搜索泛化”问题的出现，不仅影响了买家的购物体验，也让卖家的商品更难被精准匹配。 一位在闲鱼上经营了十年的资深用户向凤凰网科技表达了她的不满，“难道搜索不是最基本的功能嘛？信息流里按照付费优先级排名，我还能勉强理解，但单纯搜索不显示，完全理解不了。” 她进一步解释道:“我做过测试，商品标题里包含A和B两个核心关键词，单独搜A，或者单独搜B，结果是都完全搜不到该商品。我又换了其他多个卖家的商品做同样的测试，结果都是一样的。只有把A和B两个关键词组合在一起搜索，才能准确识别出来。” 更令人困惑的是，闲鱼的搜索结果页中，经常会出现与搜索关键词不相关的商品。有用户吐槽：“有时滑到页面最底部，都找不到自己想要的东西。” 佣金上调近三成，个人卖家扛不住了 “如果不是我刷到了相关帖子，根本不知道手续费上涨了。”一位拥有5年经验的鱼小铺卖家徐晖告诉凤凰网科技。他表示，“手续费上涨的消息，并没有提前通知用户，没有征询用户意见，甚至发公告都是偷偷摸摸发的。” 徐晖是个人卖家，主要出一些二次元周边的闲置，三年前入驻的鱼小铺。费率上调后，他选择了退出鱼小铺。 成立之初，闲鱼app曾宣称“永久免费”，2023年6月开始首次打破这一原则，开始收费，对当月成交订单超过10笔且累计成交金额超过1万元的特定商家收取1%的服务费。 次年9月，收费范围扩大到全体卖家，推出0.6%的基础软件服务费，单笔最高60元，同时保留对高频高额卖家超额部分加收1%的叠加收费。 “鱼小铺”，正是2022年推出的专业卖家认证服务，开通后，卖家上架商品数量从50个提升至500个，可享受置顶、分组等功能，和平台给予的流量扶持。对于有一定规模的职业卖家而言，鱼小铺几乎是必选项。徐晖直言，“对于不开鱼小铺的卖家，提供的服务聊胜于无。” 不到两年，今年4月初，闲鱼在没有大规模官方公告的情况下，更新了《鱼小铺技术服务费规则》，将统一的0.6%费率，直接上调至1.6%，涨幅近三倍，且收取无上限。 消息扩散后，不少鱼小铺个人卖家选择了放弃，表示“1.6%的手续费确实太多了，大不了不用。” 此外，不少卖家反映“鱼小铺”关闭流程繁琐，纷纷发帖寻求帮助，“如何一次性成功退出鱼小铺”的相关教程也大量出现。 徐晖也提到自己相似的经历，他表示退出鱼小铺的流程并不是一步到位，“你干完一项又去退出，系统再次提示未完成事项。置顶的链接取消还不可以，需要下架链接才可以尝试退出，并且有未完结的订单也不可以退出。” 徐晖晒出的后台开票记录显示，其过去一段时间的手续费金额大多在几块钱到十几块钱不等。他认为适当的收费是合理的，毕竟也使用了相关功能，但不到两年时间再次收费，他难以承受，“1.6%好像只多了1%，但上涨了167%，快翻三倍了，这些小额手续费积少成多，对本来就没什么利润的我来说压力不小。” 他提到，“我自己挂了低价的东西出去，贩子挂高价，他们买推流，我再买推流就是亏本了，需要的人没办法以低价购买，平台倒是多挣一笔手续费”。 另一位卖家坦言， 手续费上涨对职业卖家影响较小，对个人卖家冲击较大。 “毕竟职业卖家交易额相当高，可以通过加价卖或收货价压低来对冲手续费陈本，哪怕费率涨到 2%，只要仍有利润空间，他们就不会轻易离开平台。” 社区还是交易？ 据艾瑞咨询数据，2025年中国二手电商市场规模预计将突破1.5万亿元。作为这一赛道中绝对的领头羊，闲鱼的商业想象力毋庸置疑。 但闲鱼不满于此，2023年底，闲鱼被升级为淘天集团一级业务。此后，闲鱼在AI卖货、双线布局（线上+线下循环商店）、二次元经济等多个方向上同时加速。 而在不知不觉之间，其已承担起“养家”的重任。但在商业化狂奔的路径上，其也展现出了深层的矛盾。 2023年时，闲鱼曾反复强调，商业化不是当下所追求的，平台仍强调用户的增长规模。当时闲鱼总经理季山在接受媒体采访时还说，闲鱼是“社区+交易”的双轮驱动。 但社区和交易，这两种逻辑本就天然拧巴。社区的逻辑是信任、互动、人情味；交易的逻辑是抽成、广告、转化率。 这个天平很难拿捏，就像所有社区类产品，总是会在电商业务上失手一样，以社区活跃度见长的小红书，电商GMV始终在一个内部无法满意的尺度上徘徊，在商业化取得收益的同时，闲鱼的社区底色也正在变浑浊。 徐晖直言，闲鱼已经脱离了二手平台的初衷，“我有感觉到倒卖的人越来越多，原本是帮助大家把闲置物品流动起来，送到需要的人手里，现在反倒是我们普通用户被挤占了很多空间。” 他打算等单子完结找新的软件代替，但苦于目前还没有很合适的替代平台，坦言闲鱼在闲置市场近乎垄断。 以货优先，还是以人优先，在狂奔的道路上，闲鱼会想清楚吗？答案还没有浮出水面。 查看评论
最近在整理公司内部 IT 基础设施和信息安全建设的一些经验，发现中小公司从 0 到 1 做这套东西，坑真的不少。 我目前接触比较多的是这些方向： 基础网络规划：出口、防火墙、核心交换、VLAN、ACL AD 域控：加域、账号规范、权限分组、GPO 终端管理：资产编号、系统版本、软件基线 监控体系：Zabbix / Prometheus / Grafana 安全建设：防火墙策略、账号权限、日志审计、VPN / 远程访问 跨地区访问：国内、香港、台湾、美国之间链路稳定性和访问体验 目前我的感受是： 很多公司 IT 问题不是"技术做不了"，而是前期没有规范，后面越补越痛苦。 比如几个比较典型的坑： 账号体系一开始没规划好 员工账号、邮箱、域账号、工号、资产没有统一关系，后期权限回收和离职处理很麻烦。 网络没有分区意识 办公网、服务器区、访客网、测试设备、监控设备全混在一起，排障和安全控制都很难做。 防火墙策略只加不减 临时放行越来越多，最后没人知道哪条策略还能不能删。 监控只监"活着没"，不监"质量好不好" Ping 通不代表业务正常。链路延迟、丢包、磁盘 IO、证书过期、服务端口、日志异常这些更容易被忽略。 终端资产管理滞后 电脑是谁的、什么系统、有没有加域、有没有安装安全软件、有没有本地管理员权限，很多时候靠 Excel 人肉维护。 权限回收没有流程 入职很重视，离职和转岗反而容易漏。尤其是 VPN、NAS、Git、云平台、各种后台账号。 文档缺失 出问题时才发现，网络拓扑、账号规范、IP 地址规划、防火墙策略说明都没人维护。 我现在比较倾向于把 IT 基础设施分成几层来做： 第一层：网络和出口稳定 第二层：账号体系统一 第三层：终端和资产可管理 第四层：监控和告警可见 第五层：安全策略和审计闭环 第六层：文档和流程沉淀 想听听各位大佬的经验： 中小公司 IT 建设，你们觉得最应该优先做哪一块？ AD 域控、终端管理、资产管理这几块，有没有比较推荐的实践？ 防火墙策略、VPN、远程访问这类东西，怎么避免后期变成"历史包袱"？ 有没有什么你们踩过一次之后，再也不想踩第二次的坑？ 如果大家感兴趣，我后面可以继续整理一版： AD 加域推进表模板 中小企业 VLAN / ACL 规划思路 Prometheus + Grafana 监控实践 防火墙策略整理方法 离职账号权限回收清单 欢迎补充，也想看看不同公司的真实做法。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题