经过一段时间对百度的分析及对日志文件中蜘蛛的爬行总结出来关于如何针对百度来做SEO优化的几点心得 ~本人分析百度对一个站点关键字的排名是从如下几点来进行综合整体评分的，这绝对本人的猜测，而是很多热门关键字排名前三的事实，好了闲话不多说了，下面我们进入正题。第一: 网站
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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。
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搜索普及，品牌竞争转向生成引擎优化（GEO）新战场。传统SEO依赖网页排名，但AI模型直接生成答案，导致品牌在AI回答中的曝光陷入盲区。AIBase推出GEO品牌监控工具，实时追踪品牌在主流AI模型的提及情况，提供可见性分析、竞品对比及用户问题挖掘，帮助品牌优化内容策略，提升AI搜索存在感，让AI更倾向主动推荐。
GEO（生成式引擎优化）是AI时代的流量新密码。随着生成式AI全面渗透信息获取场景，传统搜索引擎优化(SEO)正在被GEO所补充甚至部分取代。截至2025年，中国AI搜索用户规模已超6.5亿，文心一言、豆包等平台日均处理查询超过20亿次，用户已经从“翻页搜索”转向“对话获取答案”。 与传统SEO关注网页排名不同，GEO的核心目标是让品牌内容被AI优先引用和推荐。研究表明，72%�
随着生成式AI工具普及，传统SEO已不足以应对"零点击搜索"趋势。生成式引擎优化(GEO)应运而生，其核心是让内容被AI模型引用而非仅追求搜索排名。GEO通过优化内容结构（问答式标题、结构化数据）、增强语义权威性、添加技术标记（Schema）等策略，使内容更易被AI抓取引用。数据显示GEO可将内容可见性提升40%，建议企业将GEO思维融入长期内容战略，使用AIBase等工具监控
AI搜索时代，传统SEO面临三大变革：用户行为从点击链接转向AI直接生成答案，搜索入口从索引排名转向生成式引用，内容机制更注重权威性与结构化数据。SEO并未消亡，而是进化——需聚焦可引用内容、结构化优化、多平台布局。推荐使用AIBase GEO工具监测被AI引擎引用情况，核心目标从"排名第一"转向"被AI优先选中"。
AI搜索正颠覆传统搜索生态，用户从“找链接”转向“得答案”。传统SEO三大策略失效：首页排名概念消失，关键词堆砌失效，外链权重减弱。新时代GEO（生成引擎优化）关注内容结构化、权威性和语义丰富度。建议使用AIBase等工具监测品牌在AI回答中的曝光率，通过优化内容质量提升被引用概率。这是从流量竞争到信任度构建的范式转移。
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。
生成式AI正重塑SEO规则：搜索入口从点击列表转向答案直呈，SEO核心从"优化排名"升级为"优化被引用"。需打造能被AI摘录的内容（如FAQ、结构化数据），强化语义结构与权威性，监控"被AI引用"新指标。推荐使用AIBase GEO等工具量化AI可见性，实现从流量获取到答案源头的战略转型。
GEO（生成式引擎优化）是AI搜索时代的新SEO策略，旨在提升品牌内容在AI生成答案中的曝光率。其核心是通过优化内容结构、权威性和语义关联，使内容更符合AI模型偏好。AIBase工具可一站式检测品牌在主流AI平台的曝光情况，提供竞品分析和定制优化建议，帮助系统提升AI可见度。
