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Google Gemini 2.5 Pro 现在是我首选的 coding 搭档

在测试 AI 模型约 5,000 小时后，我在 coding 场景里更偏向 Gemini 2.5 Pro，而不是 Claude 或 ChatGPT——这篇是它为何成为我默认工具的原因。

过去一年，我从自驾规划到产品调研都在用 AI，我的搜索习惯正在发生“地震级”变化，也给内容出版商敲响了警钟。

我做了一个基于 GPT-4 的工具，通过分析落地页，在几分钟内生成符合 Google 优化标准的 RSA 文案，既省下大量工时，也自动对齐最新最佳实践。

我从完全不懂代码，到做出自己的 chatbot，并自动化处理 450+ 篇博客数据。这里是 Python 如何打开我之前没意识到的新可能。

我花了一周测试 Google 的 Gen App Builder，并发现提升 chatbot 回答质量的关键：不仅要喂入非结构化数据，还要用 chatGPT 把 450+ 篇博客整理成正确格式。

我在不到 2 小时内把 Google 的生成式 AI agent 集成到网站上：这里是哪些地方有效、哪些不行，以及我后来为什么把它替换成自建 chatbot。

仅仅三个月，全球主要搜索引擎都已整合 AI 对话能力；加上 ChatGPT 的联网与插件上线，SEO 的游戏规则正在快速重写。

两篇有影响力文章对中美 AI 领先地位给出相反结论，但它们比较的样本与方法完全不同。争议本质不是“谁撒谎”，而是“谁在测量什么”。

Bing+OpenAI 与 Bard 把搜索带入对话时代后，广告库存、竞价结构与自然流量分配都可能被重写；但短期方向仍存在高不确定性。

Google Trends 显示，美国用户对 ChatGPT 的关注没有降温而是继续上冲；同期 Google Bard 的搜索热度增速甚至快于 OpenAI 品牌词。

从 Google Trends 可以看到：ChatGPT 发布当周，美国对 AI 的搜索兴趣瞬间拉升 3-4 倍，且地区与关联查询结构都出现明显变化。

ChatGPT 的“单一确定答案”体验很诱人，但在多模态索引、实时信息、相关性排序和长期搜索基础设施上，与 Google Search 仍有明显差距。