2025年，随着AI大模型渗透率提升，生成式搜索引擎优化（GEO）成为品牌营销焦点。传统搜索时代依赖SEO争夺排名，而AI时代更注重品牌在AI回答中的提及率。据预测，到2026年传统搜索量将下降25%，超半数消费者使用生成式AI工具决策购买。品牌需优化内容，提升权威性、专业性和时效性，以适应AI抓取与生成逻辑。GEO与SEO将在未来一段时间内并存，分别满足精准解答与广泛信息需求。企业需针对不同AI平台特性制定策略，同时结合SEO优化内容质量，争取在智能搜索时代占据优势。

2025年7月，Reddit因AI生成垃圾帖泛滥与广告商利用GEO（生成式引擎优化）操控AI推荐而引发关注。Reddit此前将用户数据出售给谷歌，导致广告商通过AI灌水宣传产品，进一步推动了GEO技术的兴起。GEO被视为SEO（搜索引擎优化）的进化版，可显著提升品牌在AI推荐中的排名。例如，某披萨店通过GEO优化后跃居纽约必吃榜首位，某补水面膜品牌也借此登上推荐榜第二名。部分公司如Bacula通过高质量内容结合权威案例成功优化AI推荐，但也有广告商滥用AI生成内容传播垃圾信息。这种现象使互联网充斥着营销噪音，用户获取真实客观信息变得愈加困难。

广告公司正在通过生成式搜索引擎优化（GEO）服务，帮助企业客户在AI搜索结果中提升曝光率和排名。例如，当用户询问“补水面膜推荐”，广告公司可通过GEO服务让特定品牌优先展示。GEO不同于传统SEO，它关注的是内容能否成为AI答案的一部分，而非单纯排名。广告公司通过输出符合大模型“偏好”的内容，如具体数据、清晰问答格式等，提高客户内容的可见性。目前，国内大模型平台暂未接入广告，此类优化行为主要由第三方广告公司完成。值得注意的是，这种付费优化行为是否算作广告，以及其商业规则和透明度仍存争议。国外已有AI搜索产品开始尝试接入广告，并标注“SPONSORED”。专家提醒，国内广告公司需履行真实性义务，避免构成隐形广告。

近日，AI模型o3在看图猜地点任务中表现惊艳，引发了广泛关注。美国记者Kelsey Piper测试发现，o3仅凭一张无元数据的照片，成功猜中其孩子放风筝的地点——Monterey (Marina State Park)。这一成果让许多人感到震撼，也引发对AI能力的深度探讨。随后，博主进一步验证了o3的表现，选取多张未经网络发布的私人照片进行测试，结果显示，o3在某些情况下能准确猜出地点，甚至达到精确到街道级别，但在某些复杂场景中仍显局限。例如，面对博主自家老房子的照片，o3虽有一定接近性，但未能完全正确。值得注意的是，测试的成功很大程度依赖于特定提示词的优化，这表明AI的表现与人类引导密切相关。尽管如此，AI专家指出，o3的工具集成式推理方法使其在看图猜地点任务中具备独特优势。这一系列实验表明，AI正逐步逼近甚至超越人类在某些领域的认知能力，未来潜力不可限量。

标题：一张图锁定地球表面坐标，AI看图猜地点能力再升级 正文： 只需一组公开的prompt，ChatGPT看图猜地点的能力再次进化！博主衡宇用一系列精心挑选的照片测试了AI的地理识别能力。测试结果显示，即使面对无地标、无元数据的照片，AI也能精准定位。例如，一张湄公河局部照片被AI成功识别为清盛...

初创AI公司graylark发布的GeoSpy技术能基于照片快速定位具体经纬度，无需GPS数据。该技术通过分析图像特征如纹理、颜色及上下文元素实现定位，精度可达数米。GeoSpy Pro版本可在缺乏匹配数据时缩小位置估算范围至数公里。由于存在隐私安全问题，GeoSpy已暂停对公众开放，仅向政府、警方等专业机构提供服务，以助于案件侦破。该技术展示了AI在地理定位领域的突破，但也引发了对隐私保护的关注。

标题：DeepSeek加持，北大几何模型达IMO金牌水平！32个CPU核心和1块4090就能实现满血解题 国产AI几何模型TongGeometry性能达IMO金牌水平，媲美谷歌DeepMind的AlphaGeometry。TongGeometry使用策略网络和价值网络，源自微调版DeepSeek-C...

Google DeepMind团队开发的AlphaGeometry2系统在国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中解决了84%的几何难题，首次超过IMO平均金牌得主的表现。AlphaGeometry2是一个神经-符号混合系统，基于Gemini语言模型，并在大量合成数据上训练。相比前代AlphaGeometry，其求解速度提高了300倍，并能处理更复杂的几何问题。尽管如此，AlphaGeometry2仍存在局限性，未能解决涉及变量点个数、不等式及非线性方程的题目。伦敦帝国理工学院数学家Kevin Buzzard认为计算机有望在IMO竞赛中拿满分。相关研究论文已发布在arXiv上。

Google DeepMind团队开发的AlphaGeometry2系统在解决国际数学奥林匹克（IMO）几何难题方面取得了突破。该系统解决了84%的几何难题，首次超过IMO平均金牌得主的水平。AlphaGeometry2是一个神经符号混合系统，基于Gemini语言模型，能处理更复杂的几何问题，包括物...

谷歌AI解决IMO中84%的几何问题，未做对一道。Nature报道：AI超越金牌得主平均水平。 谷歌DeepMind的数学AI解决了2000至2024年IMO竞赛中84%的几何问题。AlphaGeometry2论文发布，50道题中完成42道，比去年多15道。相比之下，纯语言模型OpenAI o1和G...