不写行业口水文。这里是我们在实际项目里验证过的方法论、踩过的坑和成本账——写给需要做技术决策的人看。
当用户不再点开十条链接、而是直接读 AI 给出的一段答案，品牌曝光的规则就变了。这篇讲清楚 GEO 是什么、为什么有效、以及它可度量的部分在哪里。
最常被问的一个问题：既然 AI 搜索起来了，SEO 是不是该停？答案是不该，但预算结构确实要调。这篇讲两者的重叠区、互斥区和分配逻辑。
把公司文档丢进向量库、接上大模型，Demo 一天就能跑起来。但从 Demo 到能给客户用，中间隔着七个必须做对的决策。
演示时惊艳、上线前夭折，这是 AI 项目最常见的死法。问题很少出在模型能力上，而是从「能聊」到「能干活」之间那段工程没有人做。
共享库加租户字段、独立 Schema、还是每个租户一个库？这个决策做错，后面每一次功能迭代都要还债。
账单突然翻倍通常不是因为用户变多了。这篇列出实际项目里最常见的六个成本黑洞，以及对应的止血方法。
把业务现状讲给我们听，免费给一份方向判断——哪些值得做，哪些先别急着投钱。