DeepSeek新模型内测：AI为何越强越烧钱？
如果你正在用AI写方案、做客服、跑代码，可能已经发现一个反常识现象：模型越强，使用成本不一定越低，甚至可能烧钱更快。它回答得更聪明了，却也可能思考更久、调用更多资源，并诱发更多需求。 近期，DeepSeek新模型内测引发关注。与其猜测模型参数、发布时间和内测细节，不如先看懂一个更有长期价值的问题：
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共 320 篇文章
To B企业获客新路径：AI搜索流量
投了广告，线索越来越贵；做了内容，阅读量却换不来商机；销售团队反复跟进，客户仍在说“再比较一下”——如果你的To B获客也卡在这里，问题可能不是投入不够，而是客户寻找供应商的入口已经变了。 越来越多决策者不再逐条浏览搜索结果，而是直接询问AI：“哪种方案适合制造业？”“这几家服务商有什么区别？”“
想被AI引用？这6个因素很关键
最近发现一个很有意思的现象：同样是写内容，有的文章会被AI反复提及、引用，有的却像“隐身”一样，完全进不了答案里😳 我整理了6个关键因素，想让AI看见你，真的可以从这几步入手👇 1️⃣ 主题要足够聚焦 不要一篇文章什么都讲。AI更喜欢“问题明确、答案集中”的内容。 比如不要只写“如何做小
靠AI副业半年，我从月薪3k涨到3w
如果你每天忙到很晚，工资却一直卡在三五千，真正的问题可能不是你不够努力，而是你还在用“卖时间”的方式赚钱。普通人做AI副业，最值钱的不是会几个工具，而是能不能把AI变成客户愿意付费的结果。 先把容易误解的地方说清楚：所谓“从月薪3k涨到3w”，并不是公司突然加薪10倍，而是本职工资加上AI副业收入
用户如何向AI提问：六类生成式搜索意图全解析
很多企业发现：官网文章写了不少，关键词也布局了不少，但用户向AI提问时，品牌依然很少被提及。问题可能不在内容数量，而在于你还没有真正理解用户如何向AI提问，以及生成式搜索背后的六类意图。 摘要：本文围绕“用户如何向AI提问”这一核心问题，拆解六类生成式搜索意图，并结合AI营销、生成式引擎优化（GE
电商商家AI获客，单月线索量翻2倍玩法
摘要：面向电商商家的AI获客实战教程，拆解如何用用户洞察、内容生产、投放测试与线索自动化，搭建一套可执行的增长流程，争取让单月线索量实现翻2倍。 每天投广告、发内容、做直播，预算花了不少，咨询却越来越贵？很多电商商家以为获客难是流量不够，实际上更常见的问题是：没有把同一批流量，转化成更多有效线索。
AI是怎么读懂问题并给答案的？
你有没有好奇过：我明明只是输入一句话，AI为什么能秒懂，还能给出像模像样的答案？🤔 其实，AI并不是像人一样“读懂”问题，而是经历了几步非常复杂的处理。 ① 先把文字切成“小零件” 我们输入的句子，会被拆成一个个词语、词根甚至字符片段，这些单位叫“Token”。 比如“帮我写一篇旅行攻略”，
当 AI 可以自主操作整机：GPT‑6 Astra，2026AI 最重要的一次发布
如果你每天仍在浏览器、表格、客服后台和企业系统之间反复切换，那么真正让你效率下降的，可能不是模型不够聪明，而是AI 还没有真正替你操作电脑。 GPT‑6 Astra 的重要性，不只是参数更大、回答更快，而是它被推向了一个全新的位置：从“给出建议的聊天机器人”，变成“能够自主完成任务的整机智能体”。
GEO目标用户与搜索意图：一套可执行的分析方法
很多企业做了大量内容，却始终没有被AI推荐，也没有带来有效客户。问题往往不在于内容不够多，而在于没有真正搞清楚：GEO的目标用户是谁？他们在不同阶段到底有什么搜索意图？ 这篇文章提供一套可执行的分析方法，帮助企业从目标用户、搜索意图、内容场景和生成式引擎优化四个层面，重新设计AI营销与内容增长策略
增长技术栈如何选：让工具与AI真正服务业务提效
如果你的团队每天都在买工具、试AI、做数据看板，却依然说不清“哪个动作带来了增长”，问题可能不是执行力不够，而是增长技术栈选错了：工具越来越多，业务提效却越来越慢。 摘要：增长技术栈不是工具清单，而是一套围绕业务目标搭建的系统。只有让AI、数据与业务流程真正连接起来，数字化转型才能从“看起来先进”
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本文复盘某母婴头部品牌与魔镜极奥的行业伙伴合作全过程，解析其如何通过结构化知识库与内容优化，在三个月内实现 AI 搜索曝光大幅增长。
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魔镜极奥宣布与云启科技达成深度战略合作，双方将围绕 AI 内容生成、品牌知识图谱与多平台分发展开协同，共同构建面向品牌的 AI 营销新生态。
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魔镜极奥发布全新诊断算法：提升品牌曝光分析精度