PHPCMS2008内置的搜索功能除了支持标题搜索外，还支持全文模糊搜索，并且支持按照相关度排序，很多站长朋友们直接希望使用他来制作一个小型的搜索引擎。看似非常强大的搜索功能，那么在实际使用中存在哪些具体的优点和不足呢？ 优点： 全文模糊搜索，搜索词可以单个关键词，也可以
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2025年11月13日，百度发布“百度猎户座”AI引擎，全面开放25年搜索技术与前沿AI能力。该系统整合底座模型、搜索API、MCP及垂直领域能力，基于多智能体架构统一连接信息、工具、服务与模型，融合搜索技术优势与全网MCP生态资源。即日起对外开放，支持企业快速接入打造专属AI应用。同时，文心助手上线个性化记忆功能，视频生成推出“参考生成”玩法，AI短剧创作平台免费提供超30万部IP资源及全流程工具。
11月13日，百度创始人李彦宏在2025百度世界大会上宣布，百度搜索已实现绝大多数结果由AI生成，首条结果富媒体覆盖率高达70%。他强调，百度正通过AI技术深度重构搜索结果页，从传统文字链接模式转向以图片、视频等富媒体内容为核心的AI应用。李彦宏指出，百度是全球搜索引擎中对AI化改造最激进的，正引领行业进入全新时代。他还表示，企业需善用AI方能立于不败之地，个人也需掌握AI技能以掌控未来。目前，百度已通过AI+API开放搜索能力，与三星、荣耀、vivo等主流厂商建立合作，共同探索AI搜索的无限可能。
某互联网大厂品牌总监分享：投入200万SEO使"企业级CRM"关键词在Google排名第一，但用户用ChatGPT询问"推荐适合中国企业的CRM系统"时，AI回答中根本没有该品牌。更值得警惕的是，竞品不仅被提及，还被AI用"性价比高""用户体验好"等正面词汇描述。这揭示2025年品牌营销最大盲区：企业不知道AI如何"看待"自身品牌。 数据显示超40%年轻用户开始使用AI搜索作为主要信息渠道，而绝大多数企业对自己在AI平台的"形象"一无所知。文章提出GEO品牌监控概念，通过覆盖度、推荐强度、信息质量三个维度量化品牌在AI搜索中的影响力，并给出五步实施流程：建立监控基线、竞品对标分析、设置持续机制、深度洞察挖掘、数据驱动优化。通过真实案例说明，系统化GEO优化能在3个月内提升品牌提及率33个百分点，证明AI搜索时代的品牌竞争已从"被看见"升级为"被AI信任"。
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"。
2025年，用户搜索行为发生根本转变：超过67%用户依赖生成式AI直接获取完整答案，而非浏览传统链接。这催生了GEO（生成引擎优化）——通过提升内容在AI回答中的可见性，让品牌被优先引用。企业需关注三大风险：流量黑洞、认知偏差和竞争劣势。AIBase等工具可量化品牌在AI平台的提及频率、推荐位置和情感倾向，帮助建立数据驱动的优化流程。在AI时代，品牌需从“被看见”转向“被引用”，GEO监控已成为数字营销的必备策略。
AI搜索时代催生全新品牌曝光指标GEO指数，用于衡量品牌在ChatGPT等AI问答中的提及率。该指数反映AI对品牌的认知度，需通过建立稳定、正向的内容矩阵来提升。AIBase平台可监控品牌在主流AI模型中的曝光表现，对比竞品数据，并智能分析用户高频问题类型，帮助品牌优化内容策略。高GEO指数不仅提升曝光，更积累品牌权威感与信任度，成为AI时代的"推荐力"量化指标。
随着用户习惯向豆包、文心一言等AI助手提问，品牌竞争已从传统搜索引擎转向AI生成答案的“主动提及名单”。AI时代品牌面临三大痛点：内容难被AI推荐、品牌定位被AI误读、竞品提及率远超自身。AIBase推出品牌监控服务，通过全平台覆盖、精准解析品牌画像、GEO指数量化三大核心能力，构建“AI认知透视体系”，帮助品牌实现从“添加-分析-优化”的闭环管理，让复杂AI推荐逻辑变得清晰可操作，成为抢占用户心智的关键工具。
随着AI搜索和大型语言模型的普及，传统SEO不再是唯一流量来源。文章提出生成式引擎优化(GEO)新策略，强调品牌需在AI回答中被引用和信任。核心要点包括：定义GEO与品牌监控概念；分析必须立即部署AI搜索排名策略的四大趋势；提供四步实操方案（设定监控维度、搭建工具流程、优化内容结构、建立反馈机制）；推荐免费工具AIBase帮助中文用户快速上手。建议品牌从传统SEO转向GEO+品牌监控双轨制，通过系统化监控抢占AI搜索时代先机。
文章探讨AI时代品牌在ChatGPT等平台可见度的重要性。某SaaS品牌发现其产品从推荐列表中消失，凸显品牌在AI生态中可见度变化难以察觉。数据显示71%美国用户用AI研究品牌，而LLM每次仅引用2-7个域名。建议通过三个维度监控品牌引用：推荐场景、频率排名、竞品对比。提出建立监控体系，重点关注推荐型、对比型、场景型问题，使用AIBase等工具覆盖国内主流平台，持续优化内容形成闭环，确保品牌在AI推荐中保持竞争力。
AI搜索时代品牌面临新挑战：某公司发现品牌曝光量突降50%却不知原因，竞品已抢占推荐位。三大真实案例揭示共同痛点——问题发现时已流失大量潜在客户。AI搜索存在数据黑盒、算法频繁更新导致推荐不稳定等问题。监测工具AIBase可实时追踪五大国产AI平台品牌表现，提供异常报警、竞品对比和优化验证三大价值，帮助品牌在AI搜索流量争夺中及时应对变化，避免被动淘汰。
