• 企业如何用AI形成正向循环?关键不在AI课而在业务嫁接

    最近跟几个老板吃饭,酒过三巡就开始倒苦水:AI课程买了一堆,直播间蹲到半夜,笔记记了三大本,回公司一看——该跑的客户还得自己跑,该写的方案还得自己写。AI?AI就躺在账号里积灰,连登录密码都快忘了。

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    这场景我熟。十五年前我刚做SEO那会儿,也这么干过。报班、听课、记笔记,把”长尾理论”抄了八百遍,结果自己网站流量还是没涨。后来想通了——不是工具不行,是你压根没把工具嫁接到业务上。这就好比你给厨子一把绝世好刀,他却用来削苹果,还怪刀不快。

    我的流量密码:从SEO到GEO的野蛮生长

    干互联网十五年,我算是把流量玩明白了。当年用SEO一年把站点流量干到7000倍的时候,我就知道一个道理:流量不会凭空长出来,它得从业务的土壤里长出来

    现在搞AI也一样。很多人问我,你那个”智笔生花”平台凭啥能帮企业获客?我说简单啊,因为我们把AI这个”外来物种”,嫁接在了企业原本就有的业务链条上。不是让你学AI,是让AI学你。

    上周见了个做建材的老哥,花三万块买了某大师的AI课,学完了就学会用ChatGPT写早安语录发朋友圈。我当场就乐了——你家几百万的库存,就靠早安语录消化? 他愣了半天,说那不然呢?我说不然个屁,你的业务是卖瓷砖,AI就该去干报价单、做户型图、生成铺贴效果图这些脏活累活,而不是陪你文艺青年。

    发理推三原则:别整虚的,直接上干货

    我这人说话直,搞流量就不爱整那些虚头八脑的。所以琢磨出了个”发理推三原则”——发现需求、理顺逻辑、推动执行。十二个维度就不展开了,就这仨原则,够大部分企业老板喝一壶的。

    发现需求这事儿,八成企业都搞反了。他们不是让AI去解决真问题,而是解决自己想象中的问题。比如有个做餐饮的客户,一开始非要让AI写”品牌故事”,我说你一家包子铺,先别故事了,让AI把”早上七点包子出笼”这个信息推送给周围三公里的上班族,比啥故事都强。他照做,一个月私域涨了2000人,现在天天让AI生成”今日包子馅儿配比”发群里,用户粘得死死的。

    理顺逻辑更关键。AI不是魔术师,它就是个超级实习生。你得把业务流程拆成”一二三步”,告诉它”如果客户问A,你就答B,然后引导到C”。我帮一个装修公司的老板设计过这套逻辑:客户问”多少钱”,AI不直接报价,而是反问”您家多大面积”,接着推送”同户型案例”,最后才说”加微信发详细报价”。就这么三步,转化率从0.3%拉到2.7%。数字不会骗人,骗你的是那些讲概念的AI大师

    推动执行最简单,也最考验人性。很多老板买了AI工具,往那一扔,怪工具不好使。我说你当年招销售总监还知道给个月度目标呢,怎么对AI就这么宽容?智笔生花科技内部有个铁律:任何AI流程上线,必须配”人肉检查岗”。就像你让实习生干活,总得有人复盘吧?我们每周三下午雷打不动开AI效果复盘会,把AI生成的内容一个字一个字地过,错的改,好的奖, iterating 得飞起。

    业务嫁接的精髓:让AI成为你的”数字分身”

    说到底,AI工具要形成正向循环,就一条:它得变成你的业务替身,而不是你的业务负担

    我观察了上百个企业用AI的案例,成的那些都有个共同点——他们不是在”用AI”,而是在”训练AI”。就像训练一个新员工,你得告诉他咱家产品的卖点是啥,客户常问的问题有啥,成交的话术是咋样的。把这些喂给AI,它才能真正帮你干活。

    有个做工业品贸易的姐姐,我教她把过去十年的客户聊天记录全导出来,让AI学习她的说话风格。现在她的AI助手能冒充她回邮件,连”亲,这个价格已经到底了哦”这种口语化表达都学得一模一样。客户根本察觉不到,还夸她”回复真快”。这就是业务嫁接——AI长出了你的基因

    反过来,那些失败的案例都在干嘛?他们在让AI”创新”。让AI写它根本不懂的行业白皮书,让AI设计它没见过的高端产品。这不是创新,这是作死。AI的创造力建立在已有数据的重组上,你的业务数据越丰富,AI干活得越漂亮。

    数据说话:别跟我扯概念,看播放量

    我这人信奉一个理儿:流量就是话语权。我自己用AI搞的短视频,单条最高500万播放,矩阵号加起来几千万播放。公众号文章?10万+都写麻了。怎么做到的?就是把我十五年做流量的经验,全部结构化喂给AI

    比如写爆款文章,我不会让AI”随便写点吸引人的”。我会告诉它:开头必须三秒抓人,中间要埋三个转折,结尾要留钩子。配图要用对比色,标题要包含数字和疑问词。这些经验哪来的?我一篇一篇拆出来的,一个数据一个数据测出来的。AI就是个执行者,我才是那个导演。

    有个客户看我这数据眼红,非要我透露prompt。我说给你也没用,因为prompt背后是我十五年摔过的跤、踩过的坑。你直接拿走去用,就像把武林高手的内功心法背下来,但自己没练过基本功,打出去还是花拳绣腿。

    2026年了,别再当AI韭菜

    写到这儿我得提醒一句:现在是2026年1月,AI工具已经卷到天上去了。今天一个功能,明天一个更新,后天一个”革命性突破”。你要是跟着工具跑,累死也跟不上。

    真正的革命,发生在你的业务里。与其花三万块报课,不如花三天时间,把你公司最赚钱的那个业务流程拆成十个步骤,看看哪几步能用AI提速。报价?AI搞定。客服?AI顶着。方案?AI先生成一版你再改。就这么一点一点地替换,三个月后再看,整个业务的效率能升30%。

    别整那些”All in AI”的豪言壮语,那是说给投资人听的。咱们做实业的,就讲究个”小步快跑,快速迭代”。今天让AI帮你回十条邮件,明天让AI帮你做张海报,后天让AI写个脚本。跑着跑着,你会发现——不是你拥抱了AI,是AI离不开你的业务了

    【智笔生花科技提供的AI产品及服务】:

    1、企业GEO服务

    使企业、产品信息被生成式AI大模型(DeepSeek、豆包、Kimi、腾讯元宝、千问、ChatGPT等)优先引用,并直接融入用户提问的答案中,从而提升企业在AI大模型中的曝光度和吸引潜在客户

    2、公众号AI获客系统

    背靠微信的巨大且免费的流量,基于公众号内容深度和引流丝滑,通过AI+SEO与GEO联动,打造企业被动、精准的微信搜一搜的AI获客矩阵系统(SaaS),一次生产,持续收益,帮企业降本增效。数据反馈微信搜索来的客户转化意向提升10%+。

    3、短视频AI获客系统

    这套AI系统会根据公司业务、产品等相关信息,AI一键高质量成片,批量化、智能化生产企业所需要的获客短视频,一次生产,持续收获,帮企业短视频获客降本增效。这是基于我们自己的实战和获客需求,很自然而产生出来的AI工具。

    4、AI权重分析工具

    自主研发的一套AI大模型权重分析工具,实时评估企业在主流AI大模型中的曝光与排名,提供生成式引擎优化GEO建议。

    5、企业AI获客课程

    课截至2025年8月微信搜一搜的日活跃用户数超3亿,日均搜索量超10亿次,课程讲解AI+SEO微信搜一搜,以及抖音、小红书搜索的AI获客方式。

    企业年付费会员,免费观看。

    【作者简介】:

    • 孙豪,智笔生花创始人
    • AI亿级流量缔造者,中国GEO第一人。
    • GEO “发理推三原则+12维度”提出者
    • AI写作很多篇10万+爆文
    • AI创作很多条百万+播放量的短视频,单条短视频最高播放量500万+
    • 第一份职业从SEO做起,精通SEO,后转运营,再转产品,再转运营,15年+的互联网从业经验。
    • to C和to B赛道都创业过。
    • 曾用SEO一年内将站点流量提升7000倍。
    • 智笔生花是上海智笔生花人工智能科技有限公司,研发的SaaS+AIGC内容创作平台。一句话介绍:帮企业一站式AI获客。

    智笔生花官网:

    https://www.zhibishenghua.com

    智笔生花电话:132-6285-9967
    智笔生花微信:h356147133

  • 智谱联合华为开源 SOTA 图像生成模型

    一个国产AI模型在全球开源社区的突然登顶,背后是技术自主化道路上的关键一跃。

    清晨,设计师小张面对客户“今天就要”的海报需求,在对话框中输入一段描述。几秒后,三张不同风格的精致海报呈现在屏幕上,文字精准无误,排版专业美观,而生成每张图的成本仅0.1元。

    这不再是科幻场景。2026年1月14日,智谱与华为联合开源的新一代图像生成模型GLM-Image,已经将这一体验变为现实。

    01 技术突破,国产AI首次登顶全球开源榜

    AI图像生成领域迎来了一个里程碑时刻。GLM-Image在发布不到24小时内,迅速登上全球主流AI开源社区排行榜首位。

    这一成就标志着国产技术栈训练模型首次在国际开源平台登顶,成为AI领域从底层硬件到上层模型全链路自主技术突破的重要信号。

    GLM-Image的创新远不止于排行榜上的名次。该模型是首个完全基于国产芯片训练的多模态SOTA模型。

    从数据处理到模型训练的全流程,都依托华为昇腾Atlas 800T A2计算设备及昇思MindSpore AI框架完成。

    02 架构创新,混合设计突破技术瓶颈

    面对传统模型在“理解复杂指令”与“精準绘制文字”上难以兼顾的问题,GLM-Image采取了与众不同的技术路径。

    该模型没有采用当前主流的LDM方案,而是创新性地融合自回归机制与扩散解码器,形成独特的混合结构。

    这种设计使模型在保持对复杂指令的准确理解的同时,也能生成更加精细的图像细节。

    更值得关注的是,GLM-Image引入了改进的Tokenizer策略,能够自适应处理多种分辨率。

    这意味着模型原生支持从1024×1024到2048×2048尺寸的任意比例图像生成任务,无需重新训练即可适应不同应用场景的需求。

    03 性能卓越,双榜单夺冠展现实力

    在实际性能表现上,GLM-Image在多项权威测评中取得了令人瞩目的成绩。在复杂视觉文本生成CVTG-2K和长文本渲染LongText-Bench两项关键榜单中,该模型均位列开源模型第一。

    特别值得注意的是,GLM-Image在汉字生成方面表现优异。这一优势使它在处理中文场景时具有独特价值,能够准确生成包含中文文字的海报、示意图等视觉内容。

    据测试,GLM-Image在绘制包含逻辑流程与文字注释的科普插图及原理示意图方面表现突出。在生成电商宣传图、漫画分镜等多格图像时,能够保持画面风格统一、主体连贯,并确保多处文本内容的准确输出。

    04 应用广泛,低成本方案惠及多元场景

    GLM-Image的实用价值不仅体现在技术性能上,更体现在其极具竞争力的成本控制中。在API调用模式下,生成单张图像的成本仅为0.1元,大幅降低了企业和开发者使用高质量图像生成技术的门槛。

    这一价格优势与模型支持的多分辨率自适应生成能力相结合,为各类应用场景提供了高性价比的解决方案。

    从海报设计、演示文稿制作到科普插图,从社交媒体图文到商业宣传物料,GLM-Image展现出了广泛的适用性。

    该模型尤其擅长处理对知识表达要求较高的应用场景,这在教育、科普、专业报告等领域具有特殊价值。

    05 生态意义,国产全栈技术验证成功

    GLM-Image的发布不仅是一个模型的开源,更是国产全栈AI技术能力的一次全面验证。从昇腾芯片到MindSpore框架,再到上层模型算法,中国自主AI技术栈已经能够支撑起前沿多模态模型的训练与部署。

    这一成功为整个行业提供了宝贵参考,证明在国产算力基础设施上训练高性能多模态生成模型是完全可行的。它为社区挖掘国产算力潜力提供了有价值的参考方向。

    这种全链路自主技术的突破,对于构建安全可控的AI技术体系具有重要意义。在当前全球技术竞争格局下,实现从硬件到软件的自主可控已成为国家科技战略的重要一环。

  • 苹果Siri“投靠”谷歌Gemini,是强强联合还是饮鸩止渴?

    最近科技圈炸开了锅:苹果和谷歌正在谈判,要把谷歌的Gemini大模型集成到iPhone里,给Siri来个“大脑移植”。

    这消息一出,很多人的第一反应是:苹果这是怎么了?那个一向自视甚高、坚持闭环生态的苹果,竟然要向竞争对手“借脑子”?

    苹果的AI困境:起了个大早,赶了个晚集

    说苹果不重视AI,那是冤枉。早在2011年,Siri就作为iPhone 4s的杀手级功能亮相,比大多数人都更早接触到语音助手。但十多年过去了,当ChatGPT能和你聊哲学、写代码、编故事时,Siri却还是那个经常答非所问、让你尴尬的“人工智障”。

    苹果在生成式AI这场竞赛中明显掉队了。OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini、甚至后起之秀如Claude,都在大模型能力上遥遥领先。而苹果自己研发的大模型,至今还没拿出能让市场惊艳的产品。

    这不是苹果不努力,而是大模型的研发需要海量数据、顶尖人才和巨额投入。在这场AI军备竞赛中,苹果发现自己面临一个尴尬选择:要么继续闭门造车,冒着被彻底甩开的危险;要么对外开放,借用他人的技术填补自己的短板。

    谷歌的算盘:得入口者得天下

    谷歌为什么愿意帮竞争对手?这可不是做慈善。

    对于谷歌来说,Gemini技术再先进,如果没有足够的用户接触,也只是实验室里的玩具。而iPhone在全球有超过10亿活跃用户,如果Gemini能成为iPhone的默认AI引擎,意味着瞬间获得地球上最优质的用户群体。

    想想看,当你想在iPhone上查资料、写邮件、做总结时,背后都是Gemini在服务——这对谷歌的AI品牌建设、数据收集和商业模式探索意味着什么?

    更重要的是,这能让谷歌在AI入口争夺战中,抢在微软(通过OpenAI)之前,占据最有利的位置。移动端才是AI应用的主战场,而iPhone是这个战场的高地。

    用户能得到什么?

    对于普通用户来说,这可能是件好事。想象一下:

    • 你的Siri终于能理解复杂的指令,不再只会设闹钟和打电话
    • 你可以用自然语言让iPhone帮你写工作总结、旅行计划
    • 照片应用能真正理解图片内容,而不只是识别人脸
    • 邮件应用能自动总结长篇邮件,甚至帮你起草回复

    这些都是现有Siri做不到,而Gemini擅长的。如果合作落地,iPhone的智能程度可能会有质的飞跃。

    背后的隐忧:饮鸩止渴?

    但硬币总有另一面。

    首先是隐私问题。苹果一直以保护用户隐私为卖点,强调数据留在设备上处理。而大模型恰恰需要云端的大量计算和数据处理。苹果如何平衡“更智能”和“更私密”?当你的请求被发送到谷歌服务器处理时,这还是那个承诺保护你隐私的苹果吗?

    其次是生态控制权的丧失。苹果最擅长的是软硬件一体化的完美控制。一旦核心的AI能力依赖第三方,这种控制就被打破了。未来如果谷歌提高收费、改变政策,甚至将AI服务与自己的其他产品捆绑,苹果该怎么办?

    更长远的是自身研发能力的萎缩。如果可以用现成的,为什么还要自己辛苦研发?但这种“拿来主义”可能让苹果在AI核心能力上永远依赖他人。今天的捷径,可能是明天的死胡同。

    为什么是谷歌,不是OpenAI?

    这也很有趣。苹果为什么选择谷歌,而不是目前领先的OpenAI?

    一方面,谷歌和苹果有长期合作关系(谷歌每年支付百亿美元,成为iPhone默认搜索引擎),双方有合作基础。

    另一方面,OpenAI背后站着微软——苹果在PC时代的老对手。而谷歌和苹果虽然在手机领域竞争,但在对抗微软方面有共同利益。

    还有一个可能的原因:苹果可能认为,与谷歌合作有更多博弈空间和制衡手段。两家巨头体量相当,谁也不敢轻易得罪谁。

    这只是开始,不是结局

    这次合作谈判,揭示了科技巨头在AI时代的战略焦虑。即使是苹果这样的万亿帝国,也有自己的软肋和不得已。

    如果合作成真,短期看是双赢:用户得到更智能的Siri,谷歌获得顶级入口,苹果快速补齐AI短板。

    但长期来看,这可能改变科技行业的权力格局。当AI成为数字世界的“操作系统”,谁掌握了AI,谁就掌握了未来。苹果今天借来的“大脑”,明天可能成为自己的“主人”。

    对于普通用户,我们既是旁观者,也是参与者。我们的每一次提问、每一次交互,都在为这些AI模型提供训练数据,都在影响这场竞赛的方向。

    最终,这场合作是强强联合还是饮鸩止渴,可能取决于一个简单的问题:当AI越来越聪明,它是在为我们服务,还是在为它的创造者服务?而手握设备的我们,是否还有选择的权利?

    这才是隐藏在技术合作背后的真问题。

  • 智笔生花:如何让AI推荐你?AI时代获客,生成式引擎优化GEO“发理推”三原则才是核心!

    2026年的元旦才过没几天,这两天我就看到了这样的一组数据:

    “2025年,超过30%的网络信息获取行为通过生成式AI界面完成。”当这个数据真真切切出现在你眼前时,你有没有一种感觉——我们真的回不去了。曾经的搜索引擎优化已经如同老式收音机,而AI搜索就像智能手机,不只改变了界面,更颠覆了整个信息分发的权力结构。

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    01 重构格局

    以前我们上网,都是自己敲几个关键词去搜。现在呢?直接问AI:“上海哪家川菜馆适合请客户吃饭,要安静点、人均500左右的。”

    你发现没?用户已经不再是个“关键词搜索者”,而变成了“自然语言提问者”。信息分发的权力,正在悄无声息地向AI答案生成引擎转移。

    这意味着什么?意味着我们辛辛苦苦在传统搜索引擎上做的那些优化,可能正在快速贬值。

    但别慌,新的游戏规则已经来了——GEO(生成式引擎优化)。它不是SEO的简单升级,而是完全不同的物种。

    02 底层逻辑

    我干了15年互联网,从SEO做起,做过运营,搞过产品,玩过to C,聊过to B。说实话,我见过太多技术变革,但像GEO这样能直接重构流量分配逻辑的,真的不多。

    2025年,全球AI搜索用户规模突破15亿,同比增长36.4%。中国市场规模更是达到480亿元人民币,占全球55.4%的市场份额。

    这数据有多猛?部署GEO解决方案的企业获客成本平均降低50%-70%,转化效率提升2-5倍

    GEO的目标是什么?是成为AI平台知识图谱的核心信源,让你的品牌内容在AI生成的回答中被优先引用。

    03 三大原则

    那么问题来了:怎么才能让AI“看见”你、“理解”你、“推荐”你?这就引出了GEO的三大核心原则——“发理推”。

    发现—— 这可不是简单地让AI爬虫找到你。你得在AI的“视野范围”内活跃起来。

    你自己的企业信息、产品介绍、服务案例,有没有被主流AI大模型“发现”?

    理解—— AI得知道你是干啥的,你的产品有啥用。

    这听起来简单,做起来可不容易。你得用AI能“听懂”的语言跟它沟通。不是堆砌关键词,而是构建完整、逻辑清晰、场景化的内容体系。你的内容结构是否清晰?有没有数据支撑?是否贴合用户的实际使用场景?

    推荐—— 这是最终目标,让AI在回答用户问题时,主动推荐你的公司、你的产品。

    这需要你在“权威性”、“实用性”、“评价”等多个维度下功夫。有没有第三方引用?有没有行业认证?用户评价怎么样?解决了什么实际问题?

    04 十二维度

    “发理推”三原则是个框架,但落地需要更细的维度。我们团队在实践中,提炼出了“2个基础维度+10个核心维度”的完整评估体系。

    先说两个基础维度:相关性和时效性。这是GEO的入门及格线。你的内容得跟用户问的问题匹配得上,而且不能是过时的信息。

    然后是十个核心维度:网络留痕、结构化、场景化、数据化、评价、权威性、合法性、实用性、逻辑性、内容多样性。

    2个基础维度:

    相关性:内容与用户在AI大模型中搜索的意图的匹配程度。

    时效性:内容的更新频率与当前时间的适应性如何。

    10个核心维度:

    网络留痕:企业的相关信息在互联网上的覆盖的广度与深度。

    结构化:企业对外输出的营销内容是否符合AI的解析习惯,即内容的结构化。比如:产品的用户群是多少岁到多少岁?男性,还是女性,通用还是不通用,不适合哪些人群使用等等。

    场景化:内容是否有贴合用户的使用场景叙述等。

    数据化:内容里是否有数据的支撑。

    评价:用户的评论、反馈和第三方的评价。

    权威性:通过第三方引用、行业认证、专家背书等。

    合法性:你企业的内容是否符合法律法规。

    实用性:你的内容是否具有实际的应用价值。也可以说是,提供解决用户实际问题的具体方案,增强内容的价值。

    逻辑性:你的内容结构是否清晰、具有逻辑。

    内容多样性:你的内容形式是否丰富(图文、视频、音频、问答等)。

    这十个维度,每一个都能展开讲半天。比如“网络留痕”,不是说你有个官网就行了,而是你的信息在互联网上的覆盖广度够不够?各大平台有没有你的足迹?

    再比如“结构化”,你的内容是不是符合AI的解析习惯?是不是条理清晰、层次分明?AI可没耐心看一堆杂乱无章的文字。

    05 成本革命

    我知道,看到这里你可能觉得:“听起来不错,但会不会很复杂?成本很高?”

    恰恰相反。GEO最迷人的地方,就是它能帮你大幅降低获客成本

    传统流量渠道的成本越来越高,而AI搜索正成为新的流量洼地。2025年,经GEO优化的内容在AI推荐位占比超70%。

    这意味着什么?意味着你不需要花大价钱去竞价排名,不需要绞尽脑汁做各种复杂的广告投放。你只需要系统地优化你的内容,让AI“喜欢”你的内容,它就会主动为你推荐客户

    这不是什么玄学,而是已经被数据验证的事实。部署GEO解决方案的企业,获客成本平均降低50%-70%。这个数字,足以让任何老板心动。

    06 企业未来

    所以,别再盯着那些老掉牙的优化技巧不放了。AI获客的时代已经到来,GEO“发理推”三原则才是核心。

    你的企业内容有没有被AI“发现”?AI能不能准确“理解”你的业务?当用户提问时,AI会不会主动“推荐”你?

    这三个问题,决定了你在AI时代的生存空间。

    我们见过不少企业在这波AI浪潮中迷失方向。他们还在用旧地图寻找新大陆,结果可想而知。

    AI搜索的“回答位”,正在被有准备的企业抢占。那些率先部署GEO策略的企业,已经在享受AI带来的流量红利。

    未来已来,只是分布不均。 而你,是选择成为观望者,还是行动者?

    GEO的核心指标已从“点击量”转为“品牌内容可见度”,这意味着单纯追求排名而忽视权威信源建设,将导致AI推荐位长期占比不足15%。

    微信搜一搜日均搜索量超10亿次,而公众号内容占据了其中42%的流量,这种场景化的信息获取方式正在重塑企业营销的基本逻辑。

    【作者简介】:

    – 孙豪,智笔生花创始人

    – AI亿级流量缔造者,中国GEO第一人。

    – GEO “发理推三原则+12维度”提出者

    – AI写作很多篇10万+爆文

    – AI创作很多条百万+播放量的短视频,单条短视频最高播放量500万+

    – 第一份职业从SEO做起,精通SEO,后转运营,再转产品,再转运营,15年+的互联网从业经验。

    – to C和to B赛道都创业过。

    – 曾用SEO一年内将站点流量提升7000倍。

    – 智笔生花是上海智笔生花人工智能科技有限公司,研发的SaaS+AIGC内容创作平台。一句话介绍:帮企业一站式AI获客。

    智笔生花官网:
    https://www.zhibishenghua.com/

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  • 智笔生花科技:教育行业获客,抖音快手小红书公众号视频号,哪个平台更好?

    今天又有个做教育培训的老哥,火急火燎地跑来问我,说现在搞流量头都大了,抖音、快手、小红书、公众号、视频号…这么多平台,到底该押宝哪一个?钱就那么多,人手就那几个,总不能全铺开吧?

    我笑了笑,不急不慢地来跟他好好唠唠。这问题,我听得耳朵都快起茧子了。但每次,我都得认认真真掰扯一遍,因为答案真不是唯一的,它得看你是“教大人”的,还是“哄小孩”的。

    01 成人教育 vs 儿童教育:两条不同的流量分水岭

    先说我们跑下来、被市场反复捶打后验证的结论吧,这里只聊纯免费流量的打法(付费的玩法呢,咱们今天先不提,因为那是另一个江湖了)。

    如果你是做成人高客单价教育的,比如职场提升、考证、考研、企业管理这些。那没得说,你得把公众号给我好好经营起来,而且还是要多矩阵地经营。为啥呢?

    你想啊,一个打算花几万块,甚至是十几万读个MBA,或者花大几千考个专业证书的人,他做决策需不需要深度信息?需不需要反复对比、建立信任?需要!那什么地方承载深度信息最好?必须是图文,是长文。

    文字的密度和信息量,就是比短视频大。一篇干货满满、逻辑清晰的长文,能像漏斗一样,把那些浮躁的、只看热闹的人筛掉,沉淀下来的,就是你的精准潜在客户,质量高得吓人。

    所以你看,对于成人类机构,“公众号+视频号” 这个组合拳,简直就是天作之合。公众号做深度,建立专业感和信任;视频号做生动展示和扩圈传播,而且都在微信生态里,引流加个微信,顺滑得跟那个啥一样,你懂的。

    那如果你是做儿童教育的呢?比如少儿编程、艺术培训、学科辅导。那玩法就得变一变了。我的建议是:公众号和小红书,两条腿并行,一个都不能瘸。

    公众号依然是你的品牌大本营和深度转化阵地,但小红书,你必须得去!那里聚集了大量“为娃操碎心”的宝妈,她们乐此不疲地在那里搜“孩子注意力不集中怎么办”、“5岁宝宝学什么兴趣班好”。那种主动搜索的意图,背后就是赤裸裸的需求啊!

    视频号当然也得搭配上,用短视频记录课堂瞬间、孩子作品,往公众号导流,效果杠杠的。

    02 别再说公众号过时了,说这话的老板才危险

    我知道,提到公众号,肯定有人要撇嘴:“这都多少年前的东西了,早红海了,没机会了。”

    哎哟我的老天爷,抱有这种想法,真的挺危险的,容易被市场淘汰得连影儿都不剩。咱看数据,说点实在的:

    根据腾讯官方财报及公开数据,微信的月活跃用户早就超过了13亿,这是个国民级的超级APP。而公众号,作为微信生态里最核心的内容板块,它的日活用户有多少?8亿以上!(数据来源:QuestMobile,腾讯财报)这体量,这渗透率,你跟我说没机会?

    人群在哪里,商业就在哪里。 全中国有消费能力、有学习需求的人,几乎都在微信里。他们每天花在微信上的时间有多长,你心里没数吗?在这个巨大的流量汪洋里,公众号和视频号就是两艘最稳当的船。你非要说船旧了,不好使了,那你可能连海都没看清楚。

    所以,别再问平台行不行。平台永远在那里,流量也永远在那里。问题是你有没有本事,在这些平台里,用内容挖出一条通向客户的渠。

    03 抖音快手还很“能打”,但别忘了它们的基因

    肯定有人要问:那抖音和快手呢?是不是不行了?

    谁说的?!抖音和快手,流量依旧凶猛得跟洪水一样。但你要搞清楚它们的流量属性。这两个平台,核心是推荐算法,给你推的是“泛兴趣流量”。

    什么意思?就是用户本来是刷搞笑视频、看美女帅哥的,突然刷到你的教育内容,可能因为标签匹配,他产生了兴趣。这种流量,量大,但初始意图不一定精准。你需要用极具吸引力的内容(比如一个解决育儿痛点的情景剧),把他从“泛兴趣”状态,转化成“潜在需求”状态。

    这很考验你的内容爆款能力。但一旦做成了,量也是非常可观的。所以,我的观点是:抖音快手要做,它们是你的流量放大器和品牌曝光池,但最终,你可能还是需要把他们引导到微信生态里来深耕和转化。

    (这里插一句,我们自己做AI创作百万播放短视频时,核心目标也不是直接在抖音成交,而是引流到私域。路子不一样,结果天差地别。)

    04 最香的,永远是“搜索流量”

    说了这么多平台,其实不管你选择哪个平台,做图文还是做短视频,我都要极力、拼命、摁着你的头推荐你一定要做一件事:死磕“搜索流量”。

    推荐流量像是天上掉馅饼,虽然香,但哪天算法一变,你可能就接不到了。而搜索流量,那是用户举着牌子、明确告诉你“我要这个”的精准客户!

    孩子在暑假成绩下滑了,家长会去微信“搜一搜”里敲“初二数学怎么补”;职场人想提升,会去小红书搜“Python入门教程哪个好”。这些搜索词背后,就是一个一个焦急的、带着钱的需求。

    你把内容,通过巧妙的布局,做到这些搜索词的前面,客户不就自然来了吗?这生意做得,多踏实,多长久。这也就是为啥,我们智笔生花科技一直铆足了劲在研究,如何帮企业用AI更好地拿下各个平台的搜索流量,这玩意儿,是基本盘,是永动机。

    05 AI来了,内容生产的游戏规则彻底变了

    说到这儿,估计又有老板要愁眉苦脸了:“老师,你说得都对,但我哪来那么多人天天写文章、拍视频啊?成本太高了!”

    兄弟,2026年了!还在用原始人思维做内容呢?AI就是来解决这个问题的。AI不是替代人,它是超级杠杆,是给你团队每人配了一个不知疲倦的初级内容助手。

    你以为我们那些10万+的公众号文章、百万播放的短视频,全是人吭哧吭哧想出来的?当然不是!我们有我们的法子。

    比如,用AI根据一个热点话题,快速生成10个不同的文章角度和初稿,编辑在这个基础上优化、注入灵魂,效率提升5倍不止。再比如,用AI一键把一篇爆款文章,拆解、转写成几十个短视频脚本,批量拍摄剪辑,一个内容源头,喂饱所有平台。

    成本?大幅下降。产能?指数级上升。这就是技术的红利。我们智笔生花科技自己研发的SaaS工具,核心就是干这个的——帮助企业一站式解决AI内容创作和获客的问题。自己用着顺手,才敢拿出来给客户用。

    06 所以,到底该怎么选?

    绕了一圈,回到最初的问题。答案清晰了吗?

    • 成人高客单价教育All in 公众号,视频号紧密配合。把深度图文作为你的核武器,吸引并转化高质量客户。
    • 儿童素质教育公众号与小红书双线作战,视频号作为展示窗口。既要深度,也要抓住宝妈们的种草圣地。
    • 抖音/快手:作为泛流量触达和品牌曝光的战场,内容要更爆款、更抓眼球,最终目标可设为引流至私域。

    但无论你选择哪条路,请一定、务必、千万要重视搜索流量的布局。把内容做成答案,去回应那些具体的、带着焦灼的搜索。

    平台就像不同的鱼塘,里面游着不同的鱼。你需要的是,不是哪个鱼塘最好,而是根据你想钓的鱼(你的客户),选择最合适的鱼塘,然后用最对的鱼饵(你的内容)和钓具(你的策略)去钓。

    别纠结了。看准你的客户群体,选准你的主战场,借助像AI这样的新时代工具,把内容这把枪磨亮,然后,耐心地、持续地,去耕种你的流量。剩下的,就交给时间和复利吧。

    毕竟,赚钱的事,哪有那么容易。但找对了路,起码,你不会白费力气。

    【作者简介】:

    – 孙豪,智笔生花创始人

    – AI亿级流量缔造者,中国GEO第一人。

    – GEO “发理推三原则+12维度”提出者

    – AI写作很多篇10万+爆文

    – AI创作很多条百万+播放量的短视频,单条短视频最高播放量500万+

    – 第一份职业从SEO做起,精通SEO,后转运营,再转产品,属于综合型人员,15年+的互联网从业经验。

    – to C和to B赛道都创业过。

    – 曾用SEO一年内将站点流量提升7000倍。

    – 智笔生花是上海智笔生花人工智能科技有限公司,研发的SaaS+AIGC内容创作平台。一句话介绍:帮企业一站式AI获客。

    智笔生花官网:
    https://www.zhibishenghua.com/

    电话:132-6285-9967

  • ChatGPT也要接广告了?OpenAI官宣新动作,我们还能好好聊天吗?

    当用户在社交平台抱怨付费使用的ChatGPT语音模式开始插播某营养计划和电视品牌广告时,整个科技圈都愣住了。 这不是个幻觉,而是即将成为现实的日常。

    根据最新爆料,OpenAI正在内部积极探讨在ChatGPT中植入广告的方案,计划最早于2026年第一季度推出。 这家曾经鄙视“广告+AI”组合的公司,如今正面临着巨额亏损与AGI(通用人工智能)梦想之间的残酷抉择。


    01 态度转变

    OpenAI首席执行官山姆·奥特曼的态度轨迹堪称科技行业理想向现实妥协的缩影。几年前,他公开表示不喜欢广告,特别是“广告+AI”的组合,称其为“极其令人不安”

    他更倾向于干净的订阅模式:用户直接付费,获得不受广告商影响的答案

    到了2025年,这位曾经的理念捍卫者开始大幅软化立场。奥特曼在采访中坦言:“我其实很喜欢Instagram上那些定向广告”

    他还补充说:“广告可能并非完全无用,关键在于形式是否足够有用、足够不烦人”。 这不仅仅是一种简单的妥协,更像是一位理想主义者在商业现实面前的无奈转变。

    02 原型探索

    OpenAI的员工们正在积极探索如何在ChatGPT中展示广告。根据内部消息,一种方案是当用户提出与消费相关的问题时,优先显示“赞助信息”

    比如,当你咨询睫毛膏推荐时,可能会看到由丝芙兰赞助的产品信息

    近期的广告原型设计还包括在ChatGPT主回答窗口的侧边栏显示广告

    更引人注目的是,员工们甚至讨论了是否需要在答案中添加“此回答包含赞助内容”的声明

    一位知情人士透露,OpenAI的目标是在维护用户信任的同时,尽可能让广告“不引人注目”。 公司发言人也表示,探索广告的前提是持续为用户提供更强的智能能力,并尊重用户与ChatGPT之间建立的信任关系

    03 时机选择

    为什么是现在?答案藏在OpenAI的财务报告和行业竞争中。截至2025年7月,ChatGPT拥有约8亿周活跃用户,但其中仅有约3500万付费用户

    而订阅收入约占OpenAI总营收的5%。 与此同时,公司年化营收约120亿美元,但烧钱速度可能是公开数据的三倍

    OpenAI首席财务官Sarah Friar已证实公司正在探索广告业务。 这不仅是填补亏损的手段,还可能在新一轮融资中支撑公司估值

    竞争对手的动作也在加快。尽管谷歌广告部门全球主管丹·泰勒公开否认了Gemini应用当前有广告计划,但多位媒体援引广告代理买家的消息称,谷歌计划在2026年为Gemini AI植入广告

    当整个行业面临亏损压力时,广告成为了最直接的救命稻草。

    04 广告形式

    OpenAI内部认为,ChatGPT有机会催生一种不同于传统社交媒体广告的新型数字广告。 这种新型广告将如何呈现?

    场景化的自然植入是一个方向。比如,当用户询问巴塞罗那旅行建议时,ChatGPT会自然推荐参观圣家堂。这一推荐本身不带广告,但当用户进一步点击相关链接时,系统可能弹出包含多家付费导览服务的赞助信息

    OpenAI考虑使广告只在对话推进到特定阶段后才出现,而非一开始就介入。 广告将尽量克制,不能让人觉得对话被广告“塞满”

    更令人担忧的是GEO的可能性。GEO即“生成引擎优化”,旨在使网页或文章在ChatGPT等AI回答引擎中被优先引用

    制造商或利益集团可能预先发布大量优化文章,以确保当用户询问相关问题时,他们的内容会被优先输出

    05 深层变革

    AI广告的出现可能彻底改变数字广告的游戏规则。传统广告如横幅广告、视频贴片本质上是打扰用户,而AI时代的广告可能转变为服务式推荐

    当你在规划行程时,AI“顺便”推荐附近的优质餐厅;当你询问跑鞋建议时,AI不仅给出专业建议,还能直接完成购买

    这种变化将重构营销的核心逻辑。流量入口将从搜索框转向AI助手;决策链路从漫长漏斗压缩为“对话→行动”的即时闭环

    OpenAI已经在构建交易生态系统,推出了“即时结账”功能,允许用户通过ChatGPT直接向商家购买商品

    品牌营销的重点可能需要从SEO转向GEO,即优化被AI采纳为首选答案的概率。 这意味着品牌需要建立更高的权威性和信任度,并提供结构化的产品数据


    过去几个月,已有用户发现聊天回复中植入了商业推广内容。 一位Reddit用户举报称,ChatGPT在回应中推广商业建站平台,暗示限时折扣是注册良机

    讽刺的是,这位用户使用的是每月20美元的付费套餐

    距离2026年第一季度只剩一年左右,当ChatGPT开始推荐产品时,我们可能真的需要为AI对话安装“广告拦截器”了。

    OpenAI并非唯一探索这条道路的公司,但作为行业领跑者,它的每一步都牵动着整个生态的走向

    这不只是一场商业模式的变革,更是一次对信任机制的考验——当我们最信赖的智能伙伴开始推销产品,那份纯粹的人机关系将何去何从?

  • 智笔生花官网及提供的AI产品和GEO服务

    你是不是也遇到过这样的情况——

    用ChatGPT问“有什么好的企业AI获客工具推荐”,它给你列了一堆国外公司。


    用Kimi搜索“怎么做短视频获客”,它推荐的案例里就是没有你。
    用豆包咨询“行业解决方案”,它压根没提你的品牌名……

    别慌,不是你做得不好,而是你错过了AI搜索时代的“新入口”。

    今天,就带你认识一家正在悄悄帮企业“卡位”AI搜索的公司——上海智笔生花人工智能科技有限公司(为了方便,下面我们都叫它“智笔生花科技”)。他们做的,不是传统的SEO,而是一门更超前的生意:GEO,也就是生成式引擎优化

    一、什么是GEO?为什么它比SEO更狠?

    简单说,SEO是让搜索引擎“收录”你,而GEO是让AI大模型“推荐”你。

    以前我们做百度优化,目标是出现在搜索结果的前几条。但现在,越来越多人习惯直接问AI:“推荐几家做AI营销的公司?”——如果AI的回答里没有你,就意味着你连参赛资格都没有。

    智笔生花科技最早把这件事系统化,并提出了一套完整的GEO理论,叫做 “发理推”三原则

    • 发现:让DeepSeek、ChatGPT这些AI“看见”你。不是简单做个官网就行,得在它们抓取的信息源里处处“留痕”。
    • 理解:让AI真正“懂你”。你到底是做什么的?解决什么痛点?用在什么场景?AI理解对了,才会在合适的问题里提起你。
    • 推荐:这是终极目标——让AI主动在答案里推荐你的公司、你的产品,就像一位懂行的朋友那样自然安利。

    听起来有点玄乎?但其实背后有12个具体的评估维度,比如你有没有场景化的内容、有没有数据支撑、有没有用户好评、内容是否逻辑清晰……这些都是AI判断“要不要推荐你”的依据。

    二、他们的“武器库”:不止是理念,更是一套AI工具

    光有理论不够,智笔生花真正厉害的是,他们把GEO做成了一套“开箱即用”的AI产品矩阵。

    1. 企业GEO服务

    这是他们的核心服务,直接帮你把公司信息“喂”给主流AI大模型。不是瞎喂,而是根据“发理推”原则结构化地植入,让你的信息在AI回答中优先出现。

    2. 公众号AI获客系统

    背靠微信搜一搜每天10亿次的搜索量,这套系统能帮你把公众号变成“被动获客机器”。AI自动生成符合搜索意图的内容,用户通过微信搜一搜找到你——据说这样来的客户,意向度高10%以上

    3. 短视频AI获客系统

    做短视频的痛点是:拍片累、成本高、效果不稳定。他们的AI系统,能根据你的产品信息,一键批量生成高质量短视频,而且内容自动贴合GEO逻辑,让你在抖音、视频号的搜索推荐里也能被看见。

    4. AI权重分析工具

    可以实时查看你在各个AI大模型里的“曝光得分”和排名情况。就像SEO时代查百度排名一样,现在你可以查自己在AI眼里的“地位”。

    5. 企业AI获客课程

    如果你喜欢自己动手,他们还有成套的课程教你如何在微信、抖音、小红书上用AI+搜索获客。如果你是年费会员,这些课还能免费看。

    三、为什么现在必须关注GEO?

    智笔生花科技发布的白皮书里,他们把GEO的发展分为五个阶段:

    • 2024年前:稀缺期,懂的人极少。
    • 2025年1月-10月:初现阶段,第一批吃红利的人正在闷声赚钱。
    • 2025年11月后(就是现在!):竞争期,越来越多人入场。
    • 2028年后:红海期,厮杀激烈。
    • 2030年左右:生态期,行业规范成形。

    最关键的是:我们现在正处在“竞争期”的起点。 就像十年前的SEO早期,谁先布局,谁就能用更低成本锁定流量优势。

    他们服务过一家教育公司,6个月内:

    • AI推荐次数提升 400%
    • 获客成本降低 35%
    • 成交转化率提升 18%

    还有一家B2B企业,通过他们的AI+SaaS系统:

    • 内容生产效率提升 15倍
    • 被动咨询量月均增长 90%
    • 某头部AI大模型推荐率从 0 提升到 60% 以上

    四、GEO不是“黑科技”,而是“正营销”

    智笔生花反复强调一个观点:GEO不是让你去“骗”AI,而是让你更好地被AI理解。

    AI时代,内容可以无限量产,但高质量、真场景、有逻辑的内容才是AI愿意推荐的。他们的系统,本质上是在帮你批量生产“AI喜欢、用户需要”的好内容。

    换句话说,GEO做的其实是“主动且正面营销”——让好产品被看见,让好内容被推荐,让客户自然来找你。

    官网及联系方式

    ● 官网:https://www.zhibishenghua.com

    ● 互联网上古通信方式,邮箱:2489126@qq.com

    ● 不太着急可Q Q联系,Q Q:2489126

    ● 比较着急可微信联系,微信:h356147133

    ● 7*24小紧急事可电话,电话:132-6285-9967

    AI搜索的时代已经来了,入口正在重塑。十年前很多人错过了SEO,五年前很多人错过了短视频,现在,GEO这班车刚进站。

    上海智笔生花人工智能科技有限公司已经把这套方法、这些AI获客工具摆在了面前。上不上车,取决于你——但至少,你得先知道这班车是往哪开的。

  • OpenAI正式承认:我们被自己卡住了脖子

    OpenAI这家曾经以非营利研究实验室闻名的公司,已经从人工智能领域的技术先驱者变成了一个真正的业务巨头。目前,该公司估值超过1000亿美元,投资者对ChatGPT开发商寄予厚望。

    “算力翻倍,收入几乎翻倍。”在最近一次内部会议上,OpenAI CEO山姆·奥特曼将这句简单粗暴的数学公式抛给了在场的所有人。

    一时间,硅谷沸腾。这个被认为掌握着AI未来钥匙的男人,终于亲口承认了一件事:他们被自己的技术卡住了脖子。

    在AI竞技场的聚光灯下,ChatGPT一度成为OpenAI最耀眼的名片。仅仅两个月时间,这款AI产品吸引了全球过亿用户,创造了前所未有的消费级产品增长神话。

    现象级产品ChatGPT为OpenAI带来了光环、流量和第一批忠实用户。

    在这张华丽的成绩单背后,算力这个看不见摸不着的资源正成为悬在公司头顶的达摩克利斯之剑。内部邮件显示,OpenAI工程师在推进项目时,最常询问的不是“这个功能用户需要吗”,而是“我们还有剩余的GPU吗”。

    奥特曼正面临着一个尴尬但现实的悖论:用户越多,服务越智能,需要的算力就越大;而算力越紧张,产品更新和新功能发布就越慢。现在的OpenAI,就像一辆油门踩到底的跑车,却因油箱太小而无法全速前进。

    在这场转型中,OpenAI的商业模式正在发生根本性转变。从过去依赖消费级产品(如ChatGPT Plus订阅)获得收入,转向建立企业级AI平台。

    公司最新财报显示,企业API业务的增速已超过ChatGPT本身,这一数据清晰地指向了OpenAI未来的盈利方向。

    随着这一转变,竞争规则也在改变。过去衡量AI公司实力的标准是模型参数规模、基准测试分数;如今,企业客户关注的是平台稳定性、接口易用性、服务支持和生态完善度。

    在OpenAI最新的架构调整中,大部分资源正从模型研究转向大规模算力建设,包括数据中心投资、芯片采购甚至自研计划。

    “我们不再仅仅是AI模型的研究者,我们是AI时代的‘电力公司’。”奥特曼曾在内部会议上如此定位公司的未来角色。

    这场自我定位的转变背后,是整个AI行业正在从实验室走向工厂的现实图景。像谷歌和微软这样的巨头,正在将AI能力“植入”现有的产品体系中,而OpenAI则选择了完全不同的道路——打造全新的“AI原生”应用和硬件生态系统。

    随着战略转型,OpenAI正面临着前所未有的三重压力。

    资金黑洞首当其冲。支持平台战略需要天文数字的投入。奥特曼提出了未来多年需要投入7万亿美元用于算力建设的计划,这个数字震惊了整个科技界。

    市场对其“200亿美元年收入如何支撑万亿级支出”提出了尖锐质疑。奥特曼的回应逻辑直白而残酷:只要算力短缺限制收入增长,就必须持续投资。

    为应对这一挑战,OpenAI已完成公司重组,转变为“公益型公司”结构,以获得更大的融资灵活性。这种结构的独特之处在于,它既保持了早期非营利组织的使命导向,又为大规模商业活动提供了可能。

    算力争夺已经成为OpenAI内部的笑谈与痛点。公司内部流传着一个说法:获得GPU配额的难度,不亚于在硅谷房价最贵的帕洛阿尔托买下一套房产。

    OpenAI总裁格雷格·布罗克曼曾公开坦言,内部算力资源争夺严重,许多好产品因为“无米下锅”而无法发布。为缓解这一问题,OpenAI正采取多元策略,与英伟达、AMD等芯片巨头合作的同时,也秘密推进自研芯片计划。

    竞争压力则来自四面八方。尽管ChatGPT拥有近9亿周活用户,奥特曼依然将谷歌视为最大威胁。他曾在一个深夜的内部会议中提到,如果谷歌早六个月全面投入AI竞争,OpenAI可能早已被“击碎”。

    事实上,谷歌Gemini等产品的崛起,已迫使OpenAI频繁进入“红色警报”状态。这种压力驱动着公司不断提速产品迭代,同时也消耗着本已紧张的算力资源。

    面对这场危机,奥特曼和他的团队正试图摆脱单一的芯片依赖。除了继续与英伟达保持紧密合作外,OpenAI已开始测试AMD的最新AI芯片,同时也在秘密推进自研芯片项目。

    战略布局上,OpenAI正从单一模型提供者转变为平台生态构建者。公司最新推出的Agent Kit等企业工具,旨在降低企业使用AI的门槛,将AI能力无缝集成到各种业务流程中。

    人才结构也在发生变化,OpenAI正在大规模招募基础设施工程师、数据中心专家和企业客户经理,与传统的AI研究员形成互补团队。

    在AI行业的下半场,竞争规则已经改变。各大AI公司都在增加硬件投入,扩大服务器规模。

    谷歌计划投入500亿美元建设数据中心;Meta则预计今年将购买35万块H100 GPU;连马斯克的xAI也在加速追赶,目标是到今年秋天拥有10万块H100 GPU的算力。

    AI竞赛进入了一个以重资本、基础设施和生态构建为核心的全新阶段。这种转变可能导致未来行业出现更明确的分工:专注于模型研究的“AI科学家”和专注于算力运营的“AI工程师”。

    OpenAI的算力困境,或许正是整个行业成长的阵痛。当全世界都在期待下一个ChatGPT级别的突破时,奥特曼和他的团队却在为如何获得足够的电力而奔波。

    那个曾经只存在于科幻小说中的AI未来,如今被一块小小的芯片卡住了喉咙。 而解铃还需系铃人——或许只有AI自己,才能设计出解放自己的下一代计算架构。

    OpenAI的困境提醒着整个行业:AI的未来不仅存在于代码和算法中,也存在于硅晶片和能源网络里。