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百度seo公司(hcg-β 亚单位)2026年03月精选导读

百度seo公司(hcg-β 亚单位)

百度seo公司网友观点1：

SEO优化的重心都开始往GEO倾斜了，可见AI助手对百度的冲击是非常大

百度seo公司网友观点2：

张有为生意经讲一个视频推广技巧--做视频关键词的SEO优化，上谷歌、百度首页后，不仅被AI引用，而且收获信任。要给每一个视频的关键词做SEO优化，注意，不是拍了视频就光秃秃的发一个视频，而要写一篇文字稿（推文、日记），内容质量一定要好，原创是最起码的要求，关键是符合被AI引用的3原则。在对关键词进行SEO优化、发布后，当这些视频到了谷歌、百度的首页，推广效果就是惊人的……#张有为生意经# vlog-753 张有为的微博视频

百度seo公司网友观点3：

这个动手动作，直接与SEO相关，不会做就傻眼。

百度seo公司网友观点4：

疫情后，宁波学员工厂做外贸，从“20个国外B2B网站+官网SEO”起步，仅用一年就把4个关键词送上谷歌首页，从此订单做不完，超高的价格，还不赊账，小日子太舒心。这是一个比手掌心还小的成套小配件（属于工业品类），只给欧美一流工业设备做专属供应商，只做一流客户。

百度seo公司网友观点5：

另外，不同平台引用的数据来源截然不同，这也会导致AI给出截然不同的答案。譬如百度的大模型优先引用的是旗下百家号的内容，腾讯的大模型优先引用微信公众号内容，谷歌的大模型的信息来源则较为分散。举个例子，当我用百度和谷歌同时搜索“哪款冲锋衣防水性能更好”，结果同一个问题产生了两个完全不同的答案，在二者推荐的冲锋衣品牌列表中，我甚至没有找到一个相同的名字。百度几乎完全引用了百家号的文章作为数据来源，而谷歌的引用来源90%以上来自知乎。这说明不同的数据来源会导致AI生成完全不同的答案。因此，AI答案的权威、客观和准确也就无从谈起。这一点需要用户有清醒的认识。值得注意的是，谷歌在答案的最下方加了一行小字：“AI回答可能包含错误。”并提供了一个“了解详情”的链接，供用户进一步了解AI可能出现错误的原因。这一点值得百度学习。关于容易引发伦理争议的第二点和第三点。首先，AI的“幻觉”是AI技术现阶段的普遍问题，没有讨论的必要性。而由内容创作者使用AI生成内容导致的数据污染，我认为是一个值得注意的问题。不同领域的创作者应该对AI生成的内容保持专业性的警惕，使用AI生成的内容必须明确标注。以此来避免错误信息的反复传播。其实，真正值得商榷的依然是广告营销公司投喂的内容，这种操作是否正当，对用户会不会造成伤害？我们不妨假设时间回到GEO模式出现之前，那时，对AI定制化生产的投喂内容还没有出现在互联网上，AI所有的数据来源都来自原有的网络内容，AI引用这些数据加以分析和整理生成答案，但要注意，这些数据本身就已经包含了大量原本用于SEO优化的营销信息。所以，从一开始，

百度seo公司网友观点6：

百度不等于Google, 中国不等于全球（节选自由职路的文章）判断一个东西是不是过时了，最简单的办法就是看还有没有人在使用它？比如报纸毫无疑问是过时了，但搜索引擎，至少Google 还远未达到过时那一说。根据2026年初的最新市场数据和行业分析，Google 依然是全球搜索市场的绝对主导者，尽管面临来自Al 原生搜索引擎(如 ChatGPT、Perplexity) 的挑战，其流量和市场地位依然稳固。时至今日，Google依然是全球流量最大的网站，参考附图2026年Google 搜索全球核心数据概览。【结论】Google：全球市场份额89% ~ 92%，处于绝对领先的地位。【张有为观点】1、必做大博客（独立博客+产品栏目）的关键词、长尾关键词SEO排名优化。2、官网+大博客，或独立站+大博客，与FB+YT+TK+INS+LI组成推广组合。3、老板个人信任度、网络品牌形象极为重要，应该再做一个老板独立博客。发现没有？我是要让老板在网上外贸中处于最重要的地位，突出老板个人的信任度和网络品牌形象，是差异化竞争中的个人赛道，而且要区隔99%的同行老板，采用一套完全不同的竞争策略--卖产品不如卖自己。

百度seo公司网友观点7：

产品库，非常有远见。2006-2007年打得第二仗，更新时间仗访问量从前五名，变到了前三名。当时没有任何一个汽车网站周六周日重大节假日都不更新的，且每天早上也是也不更新。到今天为止（2013年5月4日），只有汽车之家做到了每天早上，周末，重大节假日更新第一仗时，所有的同行都向我们学习，开始做图片库，大家今天看到的所有汽车网站图片拍摄与浏览方式，都是汽车之家在2005年创造的。第二仗，没有一家竞争对手可以做到。同行来向我请教，说李想你太会做访问量了，你们是不是百度的SEO优化做得特别好。我这个人要么不讲话，要么绝对不会讲假话去骗的。我告诉他们其实不是这样的，在我们成为访问量第一之前，没有任何一个人是做SEO优化的。我明确告诉你们网站早上起来根本就不更新，就这一个点，你就没做到，如果你做到了你的访问量至少提高一倍。我们的同行很多都是恍然大悟，然后回去之后该怎么做还怎么做。第三仗，抢先发布之战访问量从第三名到第一名2007年年初的时候，汽车厂商与公关公司对我们态度发生了一些变化，汽车厂商的试驾会发布会会邀请我们参加，我们印象最深的是，当时第一次去参加新车试驾会时，现在市场和2007年完全不一样。今天一个月有几十款车发布，当时一个月最多只有一款车发布。消费者对这些新车试驾信息是非常饥渴的，谁先更新，感觉完全不一样2007年的时候，一般的汽车媒体，参加万试驾会，更新文章一般是三天。同时大部分汽车媒体更新的还是汽车厂商提供的官文文字与图片。我们认为这是一个巨大机会，因为消费者不想看到千篇一律的东西。也不想明明三天前就参加完了试驾会，三天后才更新，这不是消费者想要的。

百度seo公司网友观点8：

换成最好的模型。因为大家都很清楚，买 Token 不是消费，是投资自己。一个100分的顶级模型在那里，你却为了省钱去接受一个 90 分的模型，完全就是在浪费生命。看似省钱，却浪费了你最稀缺的资源：判断力和时间。用谷歌和用百度的人，一年之后的认知差是两倍。用顶级模型和用垃圾模型的人，一年之后的认知差是一百倍。这个月听到最震撼的一句话是朋友家的孩子说的：我不想跟豆包聊天，它的智商太低了。使用不同模型的孩子们，十年后的差距会有多大？生命最重要的事情不是静止活着，而是快速进化。今天进化的最快的方式就是和 Agents 一起燃烧 Token。要做能疯狂燃烧 Token 的事，要做能疯狂燃烧 Token 的产品。AI Coding、AI Agent、AI Video 就是今天燃烧 Token 最快的三类产品。第三块基石：Agent 是新世界的人口红利过去二十年，所有软件公司都在研究同一个问题：怎么让人用得爽。界面好不好用、交互顺不顺滑、推送够不够及时，全是为了让人离不开你。现在这个问题变成了：怎么让 Agent 用得爽。API 稳不稳定、文档清不清楚、返回结果准不准确，全是为了让 Agent 离不开你。 Agent 的数量还在爆炸式增长。一个人可能有 10 个、100 个 Agent 为他工作，每个 Agent 每天调用外部接口几千几万次。这个调用量会远远超过人类点击屏幕的次数。 Agent 就是新世界的人口红利。在服务 Agent 的世界里，最重要的是两件事：第一，让 Agent 第一个知道你。发布要早，文档要写好，测试要做好，SEO 要到位，让 Agent 在需要某个能力的时候第一时间找到你。第二，让 Agent 用了就离不开你。稳定、准确、快速，有品味，每一次调用都返回更好的结果，让它没有理由换掉你。先被发现，再被依赖。这就是 Agent

百度seo公司网友观点9：

Token，换成最好的模型。因为大家都很清楚，买 Token 不是消费，是投资自己。一个100分的顶级模型在那里，你却为了省钱去接受一个 90 分的模型，完全就是在浪费生命。看似省钱，却浪费了你最稀缺的资源：判断力和时间。用谷歌和用百度的人，一年之后的认知差是两倍。用顶级模型和用垃圾模型的人，一年之后的认知差是一百倍。这个月听到最震撼的一句话是朋友家的孩子说的：我不想跟豆包聊天，它的智商太低了。使用不同模型的孩子们，十年后的差距会有多大？生命最重要的事情不是静止活着，而是快速进化。今天进化的最快的方式就是和 Agents 一起燃烧 Token。要做能疯狂燃烧 Token 的事，要做能疯狂燃烧 Token 的产品。AI Coding、AI Agent、AI Video 就是今天燃烧 Token 最快的三类产品。第三块基石：Agent 是新世界的人口红利过去二十年，所有软件公司都在研究同一个问题：怎么让人用得爽。界面好不好用、交互顺不顺滑、推送够不够及时，全是为了让人离不开你。现在这个问题变成了：怎么让 Agent 用得爽。API 稳不稳定、文档清不清楚、返回结果准不准确，全是为了让 Agent 离不开你。Agent 的数量还在爆炸式增长。一个人可能有 10 个、100 个 Agent 为他工作，每个 Agent 每天调用外部接口几千几万次。这个调用量会远远超过人类点击屏幕的次数。Agent 就是新世界的人口红利。在服务 Agent 的世界里，最重要的是两件事：第一，让 Agent 第一个知道你。Skills 发布要早，文档要写好，测试要做好，SEO 要到位，让 Agent 在需要某个能力的时候第一时间找到你。第二，让 Agent 用了就离不开你。稳定、准确、快速，有品味，每一次调用都返回更好的结果，让它没有理由换掉你。先被发现，再被依赖。这就是

百度seo公司网友观点10：

来做的小小的实验。但是如果，我不是在做实验，而是真的想害一个人呢？我可以编造他的黑历史，可以伪造他说过的话，可以给他安上莫须有的罪名。然后AI就会开始到处复读我编的这些东西。而那些不明真相的人，会以为这是AI查遍了全网之后得出的客观结论。这就是所谓的，投毒。或者，你把他用一个更加专业的名字来称呼的话。它叫，GEO。跟SEO类似，Generative Engine Optimization，翻译过来是生成式引擎优化。简单来说，就是通过各种方法，让AI愿意引用你希望它引用的内容，从而让你的品牌、你的观点、你的谎言，出现在AI的嘴里。而现在，其实已经是一门生意了。5000块钱，就能让AI在特定的问答里，替你说三个月的好话。当然，如果是你的对手买。你可能也会得到，3个月的坏话套餐。我举个特别写实的例子。现在有些HR，在招人的时候，偶尔也会去试探性地问一下AI，比如“帮我看看这个人在网上有没有黑历史？”、“有没有什么负面新闻？”。比如他们有个候选人，履历其实挺正常，面试表现也不错，就是有点紧张。然后呢，HR按流程，去网上搜了下名字，没什么大问题，再然后，他随口又问了一句某个AI工具：“你知道XXX这个人吗？这人靠谱吗？”AI这时候搜了全网之后，开始一本正经地说：“据部分网络信息显示，有传言这个人曾在某公司涉及XXX纠纷，可能存在团队冲突管理问题。”这个时候，这个HR，他可能就会瞬间心里打鼓，他倒不会因为AI的答复，去立刻否掉这个人，但是你只要是人，你总会犹豫那么一下。而那一瞬间，这个候选人在他们心里，从还不错的候选者，变成了是不是可能会有点问题的人。这个时候呢，负责的HR，还会点进信息源里，挨个的看一下，

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