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随着越来越多的人使用 ChatGPT、Gemini 和 Copilot 等 AI 助手进行产品研究，传统的 SEO 似乎不再是全貌。<p>我很好奇这里其他人是如何应对的：<p>• 你们是否在追踪 AI 助手是否推荐你们的产品？ • 你们是否在更改产品数据、结构化数据或 feed 以提高 AI 的可读性？ • 还是说这在实践中还为时过早，不重要？<p>我注意到目前存在两种工具：一种是监控 AI 提及情况的工具，另一种是专注于修复产品数据，以便 LLM 能够真正验证和推荐产品的工具。<p>很想听听大家在这方面进行实验的真实经历。

我有一个关于国际象棋的猜想，以及不同等级的棋手是如何思考这盘棋的： 低于1500分的棋手，在比赛中可能比特级大师级别的棋手进行着更多的实时思考。 在顶尖水平的比赛中，很多局面都能被瞬间识别。特级大师们凭借多年的模式识别、理论知识和经验，几乎可以自动地完成比赛的大部分进程。他们的出色之处在于他们已经内化的东西。 然而，对于低于1500分的棋手来说，大多数局面都是陌生的。他们更少依赖记忆中的结构，而更多地进行主动的计算、质疑和探索： • 对方在威胁什么？ • 这一步棋安全吗？ • 如果我尝试不同的走法会发生什么？ 这并不是说低于1500分的棋手棋下得更好——显然他们不是。但他们可能在每一步棋中都进行着更主动、更费力的思考过程。 这让我不禁思考： • 国际象棋大师的境界是思考更多——还是思考更少，但更好？ • 直觉在什么时候取代了深思熟虑的推理？ 很想听听棋手、教练和象棋爱好者的想法。