把生成式引擎优化讲成人话：原理、平台、方法、指标与踩坑记录，持续更新。
三篇打底文章
什么是 GEO
AI 如何检索资料、如何判断可信、为什么愿意引用某个品牌；企业落地 GEO 的四个前提与三个常见误解。
阅读 02 / 对比GEO 和 SEO 的区别
逐项对比两套规则的差异，解释“排名第一却进不了 AI 答案”的原因，并给出预算与排期建议。
阅读 03 / 平台AI 平台收录指南
DeepSeek、豆包、元宝、Kimi、通义、文心、ChatGPT、Perplexity 的抓取特点与优化要点。
阅读关键词速查
和客户沟通时最常被问到的几个词。
GEO / 生成式引擎优化
让生成式 AI 在回答问题时理解、采信并引用企业信息的一整套优化方法。
RAG / 检索增强生成
AI 先用检索找到资料，再基于资料生成答案。检索环节决定了谁能进入候选。
AI 可见度
在指定问题集与平台下，品牌被提及、被引用的整体表现，是 GEO 的核心观测对象。
引用率
AI 回答中把企业内容列为来源的比例。引用率越高，说明内容越被信任。
答案份额
同一问题下，品牌被提及次数占所有品牌的比例，用于横向比较竞争位置。
问题词库
把关键词翻译成客户真实提问的集合，按认知、比较、决策三层组织。
实体一致性
公司名、地址、电话、产品名在不同信源中的统一程度。混乱会让模型无法确认“你是谁”。
结构化数据
用 Schema 标注企业、服务、问答、面包屑等信息，帮助机器准确理解页面。
延伸阅读
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