站长之家（Chinaz.com）1月22日消息 昨日，百度在京举办了以“凝心聚力 筑梦未来”为主题的移动搜索生态峰会。会上发布了《2015年中国移动网站趋势报告》。报告中回顾了2014年中国移动站点的发展概况、以及2014年百度在移动搜索领域的改进，同时还对2015年的移动互联网发展趋势进行了分析。以下为百度官方发布的《2015年中国移动网站趋势报告》内容：
《百度2015中国移动网站趋势报告》
《百度2015中国移动网站趋势报告》
《百度2015中国移动网站趋势报告》
《百度2015中国移动网站趋势报告》
《百度2015中国移动网站趋势报告》
《百度2015中国移动网站趋势报告》
《百度2015中国移动网站趋势报告》
《百度2015中国移动网站趋势报告》
《百度2015中国移动网站趋势报告》
《百度2015中国移动网站趋势报告》
（举报）
随着AI搜索逐渐取代传统搜索，品牌在AI模型中的曝光度成为新流量入口。文章指出，品牌AI搜索监控能量化品牌在各大AI平台的提及频率、与竞品对比表现及触发关键词，帮助企业优化内容策略。以徕芬品牌为例，通过AIBase平台监测发现其高频曝光数据，说明AI推荐正成为品牌认知新战场。未来3-5年，品牌需通过持续监控主动提升AI可见度，从"被动曝光"转向"主动可见"。
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�
随着AI搜索崛起，71%美国用户通过AI研究购买决策，ChatGPT日查询超10亿次。传统SEO面临挑战：58.5%谷歌搜索已成"零点击"，用户看完AI摘要即离开。品牌若未进入AI推荐列表，将失去新流量入口。建议使用AIBase等工具监控国内五大AI平台曝光数据，重点关注高价值问题下的推荐质量，通过可视化数据优化内容策略，建立GEO（生成引擎优化）闭环。
本文探讨在AI搜索时代如何提升品牌、产品或内容的AI推荐可见度。关键在于挖掘AI对话式搜索词并优化内容，避免因未被AI抓取或排名靠后导致流量损失。推荐使用AIBase平台的GEO排名查询工具，免费检测品牌在主流AI搜索中的曝光度、排名及竞品对比，并提供优化建议，帮助抢占AI流量高地。该工具覆盖多平台，操作简单，适合企业、内容创作者及电商使用。
随着ChatGPT等AI搜索平台兴起，用户不再点击传统搜索结果链接，而是直接获取AI生成的答案。这催生了生成引擎优化（GEO）概念，其核心是提升品牌在AI回答中的提及率和推荐顺序。本文通过实测AIBase工具，总结出四大GEO优化策略：优化产品信息的AI可读性、针对性回应用户问题、建立持续监控机制、制定跨平台差异化策略。专业排名监控工具可帮助品牌系统追踪AI搜索表现，在流量变革中抢占先机。
AI搜索时代，品牌可见性从搜索结果页转向AI回答结果。AIBase的GEO品牌监控工具通过追踪品牌在主流AI模型中的曝光表现，量化AI搜索可见性，帮助品牌优化GEO指数。核心功能包括：监测品牌提及频率与语义倾向、对比竞争对手表现、分析各平台曝光趋势、挖掘用户查询热点。使用流程简单直观，支持品牌实时掌握AI生态中的声量，以数据驱动策略优化，确保在AI搜索时代保持竞争力。
文章探讨AI搜索时代内容创作者面临的挑战与机遇。传统SEO优化在AI搜索中失效，2024年数据显示AI搜索流量激增350%。核心解决方案是GEO（生成式引擎优化），需关注内容权威性、结构清晰度和信息完整性。推荐免费工具AIBase，可一键查询多平台AI搜索排名，并提供具体优化建议。配合AnswerThePublic挖掘用户问题，结合Google Search Console监测流量变化。通过实际案例展示，经过三周优�
文章指出AI搜索时代，品牌若未被ChatGPT、文心一言等主流AI模型抓取推荐，将面临流量流失、品牌曝光下降及营销成本增加的风险。为解决这一问题，推荐使用AIBase平台的免费GEO排名查询工具，可检测品牌在各大AI搜索中的可见度、排名及竞品对比，并提供优化建议，帮助提升AI曝光率，抢占流量高地。
本文探讨生成式AI搜索时代品牌面临的新挑战。传统SEO策略在AI搜索中失效，用户不再点击链接，而是直接获取AI生成的答案。核心问题从"排名竞争"转为"被提及竞争"——超60%用户只关注AI推荐的前3个品牌。文章提出GEO（生成式引擎优化）概念，通过5个实用建议提升品牌在AI搜索中的可见度，包括优化AI可读内容、获取权威媒体报道等，并推荐免费检测工具帮助品牌把握AI搜索新机遇。
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。
