你在 X 后台看到的总曝光,是把发的推和回复的曝光都算在一起的。榜单上的推文曝光只算推文本身,不含回复带来的曝光,所以会比你自己后台的数字少一些,这是正常的。
每天早上 8 点为界。8 点之后你看到的「今日」,统计的是从今天 8 点开始的数据;在这之前看到的「今日」还在攒,数字偏小是正常的。页面每小时重新生成一次,页面更新时间不等于数据截止时间。
X 个人页那个计数器把转发和回复都算进去了,看着虚高。榜单上的发帖量不算转发,也不算回复,只算他自己发的和引用的,所以会比你在 X 上看到的计数小。
一条推的曝光会一直涨。榜单上的曝光是当天新增的部分,不是这条推历史累计的总量。
X 没有公开的评论计数,榜单上的评论数是根据公开数据推算出来的,会有偏差,用来看量级和排序,不要当成精确值。
刚收录的账号需要攒几天数据才能进榜。观察期里看到「暂无数据」或「数据偏少」是正常的,不是出错。
某个账号某天的数据没能凑齐时,这一格显示「无数据」,不会拿旧数字顶上。看到「无数据」就是真的没有,不是零。
AI营销与教育科技创业者 持续开源GEOFlow / YAO Skills / AI Tools 周更《姚金刚认知随笔》:http://suibi.laoyao.cn
健康趋势仅为公开数据层面的走势参考,不代表账号在 X 平台的任何状态判定,一切以 X 官方为准。
| 维度 | 今天 | 昨日 | 7天 | 30天 |
|---|---|---|---|---|
| 推文曝光 | - | 3302 | 9.9万 | - |
| 发帖 | - | - | 8 | - |
| 评论 | - | - | - | - |
| 涨粉 | - | - | - | - |
| 帖均曝光 | 1.2万 | 1.2万 | 1.2万 | 1.2万 |
帖均曝光固定是近 7 天口径,不随时间档变。空着的格子表示这个账号在那个时间窗里数据还不完整,不是 0。
腾讯居然也上线了GEO平台,还是通过https://t.co/rVoCxn9tad的一个独立二级域名上线了官网 看官网介绍,系统实现了五大主流大模型天级监控,每日自动采集品牌提及与排名变化,让 GEO 增长可量化、可追踪 核心完成三件事,监控、分析、优化 大家怎么看腾讯入场GEO? https://t.co/aph2I6xn2W
AI对企业官网的引用正在变多,官网GEO的价值也会越来越大 这两周,消耗了超过50亿Token,终于完成了GEOFlow 3.0这次大版本迭代,今天正式开源给大家 我把GEOFlow 3.0定位为:全球首个面向企业官网和信源站点的开源GEO智能运营系统 GitHub仓库链接、示例站点链接及相关报告链接,详见评论区 这次,重新整理了后台、AI 工作台、文章质检、分发和升级链路,GEOFlow 3.0有了一套更完整的产品形态 GEOFlow的核心场景是企业官网,企业可以把产品资料、案例、FAQ、行业知识和品牌规则沉淀进知识库,再把内容生成、AI 质检、人工审核、官网发布、渠道分发和数据分析接成…
写了一个网站GEO诊断的skill,开源给大家 GitHub仓库及示例报告,详见评论区 基本逻辑: 1、抓取从首页开始,随后读取 robots.txt、最多5个站点地图和首页导航,形成最多500条规范化URL的候选清单 2、候选页面会被归到10类:主页、品牌与组织、产品与服务、分类与内容中心、文章与新闻、指南与文档、案例与证明、对比与榜单、价格与交易、FAQ/支持/联系,针对每个页面类型找到对应的典型页面,进行全面的分析 3、代表页面的选择也有固定规则:类型置信度占 35%,导航显著度占 25%,URL 模板代表性占 20%,站点地图覆盖占 10%,新鲜度占 10% 4、诊断分成八个维…
今晚的GEO公开课结束,下面是相关链接及课件: 1、课程总结文章: https://t.co/lWLGbZgHfK 2、GEOFlow https://t.co/UHwRimsUsZ 3、GEOFlow示例站点 https://t.co/AQjAd30iYd 4、公开课word课件 https://t.co/hStlu5pzJw 5、公开课PPT课件 https://t.co/u4TgjDLq6S 6、官网GEO引用数据研究 https://t.co/vFlJ35hpzR 7、GEO数据集与论文仓库 https://t.co/PPatGGrWxE 8、第二届GEO大会: https://t.c…
昨晚公开课提到,AI生成的内容,其实质检非常重要 在通过AI对内容进行AI质检时,用到的两个方法: 一种是知识库检索方式 一种是基于知识库进一步构建的原子指标匹配 GEOFlow在践行原子方式的AI质检方案 对应的测试数据对比: 1、Token消耗对比,原子方式AI质检,整体Token消耗相比知识库方式,下降40%以上 2、时间效率上,原子方式整体耗时减少20%以上 3、准确性上,原子方式整体更优,且明确冲突召回率100%,知识库方式遇到类似问题时,结果显示,知识切片增加了检索噪声,模型没有发现该冲突 不过这个方案也还有很多可以优化的工程细节,还挺有意思的
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