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AI影片 劍來 寧姚II 綠衣【預熱】
先发个预热畀你哋睇睇
今明日做完會上平台：
檢索： #AI影視# #國漫# #腹黑的X# #nsfw# #doonghua# #video# #剑来# #宁姚#
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AI影片 凡人修仙傳 銀月II【劇情預覽】 全13min
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AI影片《我在VR遊戲中 內測我的女神》
【第一集】絕世唐門 萧萧
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AI影片 凡人修仙傳 梅凝【劇情預覽】
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AI影片 誅仙 陸雪琪【劇情預覽】 19min
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【新有聲模型test】靈毓秀
High-quality R18 AI animations （專注 AI動圖與成片 高品質創作）
Full works & exclusives （更多完整作品請移步）：
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兌現滿3K關注公開，最早期舊作。
滿10K後公開部分新作。
絕世唐門 王冬兒 I【完整版】
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兄弟们，每次让AI编程助手看代码库，它都先glob再grep再Read，一通操作猛如虎，一看Token两千五。
看到CodeGraph这个开源项目，在GitHub上已经狂揽6.1万Star，最近依然火得不行。
它能帮我们把AI检索代码的繁琐过程，一键变成精准问答，因为它把所有代码关系预装成知识图谱：
1. 一键安装，自动对接Claude Code、Cursor、Codex等主流Agent
2.原生Rust内核，20+语言解析，增量同步，文件改了图自动更新
3.实测最高省89%工具调用，69%Token，60%成本，大项目效果更明显
GitHub:
整个过程只需要跑两行命令，100%本地运行，代码和数据都不出你机器。
如果是经常用AI编程助手写项目、搞重构的兄弟，建议Star收藏，低调使用。
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GEO服务商在卖什么？不是visibility，是“市场团队在AI时代的焦虑解药”。年初我交流了四五家GEO服务商，回过头来看，这是我目前关于GEO这块业务最大的感受。
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1/ 市场团队需要给老板汇报“我们在AI时代做了什么”
2/ GEO平台提供一个dashboard，让市场团队有东西可以汇报
3/ 这个dashboard是不是真的代表商业价值?不重要，因为老板自己也不太懂
这就是为什么2025-2026年GEO服务商能快速融资+快速签客户的原因。它们卖的不是结果，是焦虑解药。
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不过从长期的角度，个人还是很认可和接受 “GEO”的概念的，即便很多行业里的观点是“GEO就是给SEO贴了个新的标签”，但是从成功定义上存在不同，且用户通过AI来获取产品/服务推荐的习惯在逐渐被养成，甚至未来常见的场景之一就是AI Agent直接替用户下单做决策。更进一步，GEO不是“让用户看到你”,而是“让Agent选择你”。
这是个完全不同的游戏。
年初在跟GEO服务商沟通的过程中，察觉到了B端对GEO的付费意愿确实强劲，比如：
1/ Profound在2026年2月完成$96M Series C，估值$10亿，Fortune 500中有10%是它的客户
2/ 国内某头部GEO服务商半年多积累了近百家客户
3/ Semrush这类的传统SEO巨头也在GEO领域快速追赶，在G2 Spring 2026报告中反超Profound,成为AEO category的#1#
但是也面临一个问题——相对于SEO，B端对GEO服务的续费率不高，要么就是试一下就不做了；要么是打好了基础后自己做。这背后的原因在我看来，很核心一点，在于GEO难以被量化。难以量化，就难以算出ROI；算不出ROI，B端就不会加大资源投入。
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现在GEO平台衡量效果的主要方式，就是用prompt去query AI engine，然后统计品牌出现的频次。以Profound为例，核心的评估指标包括：出现频次的百分比、在品类中被提及的占比、在AI回答中的平均位置、情绪倾向、AI引用了哪些source。
但这些指标仍旧还比较抽象，前面提及的“难以被量化”，体现在：
1/ AI公司不提供“Search Console” — OpenAI/Anthropic不公开品牌被搜索/提及的频率
2/ 没有“AI Analytics” — B端不知道真正有多少用户在ChatGPT里看到了自己
3/ 归因模型还不成熟 — 行业还在debate怎么算“AI visibility的ROI”，比如，如何判断用户的购买行为是来源于AI推荐
4/ 数据波动 — AI模型每次迭代，都可能彻底改变品牌在回答中的position。Cloudflare的数据显示，各大AI engine的citation drift每月波动40-60%。这意味着一个客户付了$5K/月做GEO，如果第二个月visibility下降30%，可能不是因为他做错了什么，而是ChatGPT自己变了
5/ 测量本身有偏差 — 几乎所有GEO工具都用clean API state去query AI，但真实用户有conversation history、personalization、地理位置等，两者之间存在着差距
如果GEO的需求随着用户通过AI检索获取推荐的习惯被养成而增长，那么GEO效果如何被量化，或许会是个需要被解决的课题，当然这也存在很多要解决的问题，比如——AI公司并没有动力主动开放数据（类似Google Search Gonsole）、第三方测量基础设施并不成熟以及缺乏统一的GEO相关指标定义标准、缺乏类似Cookie的跨平台归因协议等（Google花了30年建了一整套infrastructur「GSC + GA4 + UTM标准 + Cookie + ads tracking」来让SEO可量化）。
但当ROI能算清楚的阶段，GEO或许才真正从“焦虑解药”升级为“营销基础设施”。
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