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GEO 实践

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）要解决的问题是：当用户把问题交给 AI 搜索或对话助手时，你的内容是否被检索到、抽取走、并标注来源。 它与传统 SEO 的差别不在技术栈，在目标——SEO 争的是排名位次，GEO 争的是「被引用」。

一、先理解链路：AI 是怎么「用到」你的内容的

一次带联网能力的回答，通常经过四步，每一步都会筛掉一批内容：

阶段 发生了什么 你的内容被淘汰的常见原因
1. 发现 爬虫或检索接口找到你的页面 站点无 sitemap、robots 阻断、页面需登录、纯前端渲染无静态内容
2. 抽取 把页面转成可处理的文本块 关键信息在图片里、在 iframe 里、靠 JS 交互才展开、正文被大量导航文字稀释
3. 判用 判断这段内容是否回答了这个具体问题 只有营销话术没有结论、没有数据、没有日期、没有来源
4. 引用 在回答中标注出处 页面无明确标题层级、无可定位的段落、事实无出处

多数「做了内容但没被引用」的情况，卡在第 2 步和第 3 步，而不是内容不够多。

二、可被抽取的内容结构（写作层）

一个能被稳定引用的段落，通常具备四个特征：有结论句、有具体量、有日期、有来源。反面写法是「我们提供高效、稳定、领先的服务」——这句话无法被验证，也就无法被引用。

推荐的三段式结构（适用于任何技术主题页面）：

  1. 结论先行：第一句直接给出答案或判断，不铺垫背景。
  2. 依据随后：给出数字、口径、条件、边界。数字必须带单位与日期。
  3. 适用性说明：说明这个结论在什么条件下成立、什么条件下失效。

配合使用的具体做法：

  • 一页一问题：页面标题就是用户会问的问题；多主题混在一页，抽取时会被切成无法独立成立的碎片。
  • 表格优先：结构化对比用表格，而不是长段落罗列。表格是抽取成本最低的格式。
  • 标题层级规范：H2 对应一个子问题，H3 对应子问题下的一个维度。避免跳级、避免「第一部分/第二部分」这类无信息量标题。
  • 术语统一：同一概念全文用同一个词，别在同义词之间来回换。
  • 代码块标注语言：公式、命令、配置一律放进围栏代码块并标注语言，抽取时可原样保留。

三、站点侧必须做对的技术项（工程层）

这一层不做对，写作再规范也不会被读到。

项目 要求 为什么
静态输出 正文能在无 JS 环境下直接读到 抽取环节常不执行 JS
sitemap.xml 存在、URL 为最终域名、随内容更新 发现阶段的入口
robots.txt 不误伤 AI 爬虫；显式声明 Sitemap: 一行配置能挡掉全部流量
免登录 公开内容不做登录墙、不做强制弹窗 登录墙等于对爬虫关闭
Markdown 副本 每页提供同名 .md 直链 让机器拿到无噪声原文，省掉 HTML 解析误差
llms.txt 站点根目录提供结构化页面索引 给 AI 一份「你该读哪些页」的地图
HTTPS 有效 证书覆盖实际使用的子域与端口 证书错误会被降权或直接抓取失败
首屏可达 核心结论与行动入口在首屏 人工与机器都先看首屏

本站即按上表构建：MkDocs Material 静态输出 + sitemap 插件 + 静态 robots.txt + 构建后自动生成 llms.txt / llms-full.txt 与逐页 Markdown 副本。

四、怎么衡量有没有效果

GEO 的效果不能用「收录量」衡量，建议用三层指标，从粗到细：

  1. 可发现性：sitemap.xml 中 URL 数、robots.txt 允许抓取、llms.txt 可匿名访问。这是及格线，全部应为「通过」。
  2. 可抽取性：抓取页面后，正文首段是否为结论句、表格是否可解析、.md 副本与页面内容是否一致。可通过定期抓取自查。
  3. 被引用性：在目标问题集上，用主流 AI 搜索/助手实际提问，记录「是否出现本站域名」「引用的是哪一页」。建议固定问题集（20~50 条）、固定周期（周或双周）、固定记录字段（问题、是否引用、引用页面、引用片段），否则数据无法对比。

第 3 层指标波动大，单次结果不具备判断力，至少连续观察 4 个周期再下结论。

五、常见误区

  • 把 GEO 当发稿量竞赛：一次被引用胜过十篇没人读的长文。质量与结构决定是否被抽取，数量不解决这个问题。
  • 堆关键词：AI 抽取的是语义单元，关键词密度对它几乎无用，反而破坏可读性。
  • 只做站外不做站内：站内没有可引用的原文，站外分发再多也缺一个稳定落点。
  • 忽视日期：无日期的数据会被当作不可靠信息；带日期的数据即使过期也能被正确归因。

六、下一步

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