我在百度搜索时，发现百度在搜索结果中增加了网站安全提示功能，当网站可能被黑客入侵的时候，百度会在该网站标题的下面提示：“该网站可能因黑客侵入而存在安全风险”的标识，这也是继谷歌在搜索结果中增加恶意软件提示两年后，百度首次尝试在搜索结果中添加安全提示功
......
本文由站长之家合作伙伴自媒体作者“朱文乐”授权发布于站长之家平台，本平台仅提供信息索引服务。由于内容发布时间超过平台更新维护时间，为了保证文章信息的及时性，内容观点的准确性，平台将不提供完全的内容展现，本页面内容仅为平台搜索索引使用。需阅读完整内容的用户，请查看原文，获取内容详情。
（举报）
在AI驱动的搜索时代，Google的AI摘要成为用户获取信息的首选方式，但也带来零点击加剧、网页点击率下降等挑战。文章提出从内容、结构、技术、权威与监测五大维度系统优化网站AI可见性：内容上采用问答结构、列表格式和语义覆盖；技术上确保页面可抓取、加载快速；强化E-E-A-T权威信号；并借助专业工具持续监测优化。通过综合策略可显著提升网站在AI摘要中的曝光机会。
如今越来越多人不再使用传统搜索引擎，而是直接询问ChatGPT等AI工具。AI已成为新的信息分发入口，若你的网站内容能被AI直接引用、推荐或总结成回答，便能在生成式搜索时代抢占先机。这就是GEO（生成式引擎优化）的核心价值。文章提出优化内容结构、采用问答形式写作、增强权威性等实用技巧，并推荐使用AIBase工具实时监测内容在AI中的曝光情况。掌握GEO意味着让AI主动为你的内容“代言”。
本文探讨AI搜索时代网站流量获取新逻辑：传统SEO因Google搜索"零点击"现象失效，而71%用户通过AI工具研究购买决策。文章指出被大语言模型引用成为新流量入口，并推荐使用AIBase等GEO工具监测网站在豆包、DeepSeek等国内主流AI平台的曝光情况。提出三步操作法和三个优化建议：建立监控基线、定期检查变化、聚焦高转化场景。强调在AI搜索时代，内容被LLM引用已成为新的流量生命线。
AI搜索时代，SEO逻辑已变。传统堆关键词、刷外链失效，生成式引擎优化（GEO）更关注内容被AI优先引用。核心策略：提升信任度（真实地址、多平台一致、原创内容）、清晰度（结构化标题、FAQ模块）、权威度（外部引用、行业认证）。内容需语义化、场景化、本地化，如“北京朝阳区婚姻律师”而非泛关键词。用数据工具持续追踪排名，让AI视你为可信答案来源。
随着生成式搜索崛起，AI不再仅匹配关键词，而是评估网站可信度，通过"可信度评分"决定内容推荐。该评分基于网站真实性、专业性、用户行为等维度，直接影响本地搜索排名。提升方法包括：确保联系信息全网一致、上传真实门店资料、强化专业内容、收集用户好评、持续监控数据。优化重点从技术转向信任建设，使用AIBase等工具实时追踪表现，让网站成为"被AI信任的品牌"。
随着AI搜索工具普及，传统SEO面临挑战。数据显示，71%美国用户用AI研究产品，58.5%的谷歌搜索实现零点击。流量正从搜索引擎转向AI平台，企业需转向GEO（生成引擎优化）。通过监控AI平台推荐情况、分析竞品曝光策略、持续优化内容质量，案例显示3个月内品牌曝光率可从10%提升至42%。建议每周固定监测核心问题排名，针对高价值问题优化页面，建立“监控-优化-验证”闭环。
本文介绍生成式AI时代的新营销概念GEO（生成引擎优化），旨在提升品牌在ChatGPT等AI模型回答中的提及率。文章详解GEO核心指标（可见度、关键词关联、竞品对比、信源权重）与四步实操流程：建立监控基线、诊断认知差距、优化内容结构、持续复测调整。推荐免费工具AIBase品牌监控，帮助中小企业快速获取数据并落地优化，将随机曝光转化为可持续增长渠道。
2025年AI搜索正重塑数字营销规则。传统搜索引擎提供多个链接供用户选择，而AI直接给出单一答案，品牌若未出现在答案中即失去曝光机会。文章通过国产护肤品牌案例显示，AI截流导致其流量下滑——用户直接采纳AI推荐，而非访问官网。核心策略包括：建立品牌监控基线、追踪真实查询需求、优化结构化数据、覆盖长尾关键词，并布局权威背书与多模态内容。企业需系统性管理AI对品牌的认知，头部品牌应确保定位准确，新兴品牌可抓住细分需求建立初始可见度。
Sora2发布两周后，百度的蒸汽机AI视频模型，和谷歌Veo3.1撞了档期。 两家公司选择同期发布并非有多默契，而是Sora2带来的压迫感促使它们不得不加快脚步。 奥尔特曼将形容Sora2为“创意领域的ChatGPT3.5时刻”，不仅在物理逻辑、画面连贯性、真实感和音画同步等方面实现了质的飞跃，还把Sora从一个“文本到视频”的工具进化成一个“创意到生态”的平台。 这无疑是扔在AI视�
百度智能云联合昆仑芯与CNCF开源项目HAMi，推出基于昆仑芯P800的XPU/vXPU双模式算力调度方案。该方案已在金融客户集群落地，支持智能客服、营销辅助等十余类AI业务，兼顾稳定性与灵活性。XPU整卡模式通过拓扑寻优调度保障大规模训练性能，vXPU虚拟化模式以多粒度切分实现单卡多任务，最大化资源利用率。双模式协同让国产算力高效匹配业务需求，同时提供自动化调度与人工调节结合的灵活管理能力。
