GEO 度量与工具：怎么知道 AI 到底有没有引用你（附 DIY 监测）
先给结论：换一套指标，别再只盯排名和点击 GEO 时代，传统的"排名 + 点击"会系统性失灵——因为大半价值发生在用户没点进你站的 AI 答案里。你要换两个核心指标：被引率（你多久被 AI 答案引用一次）和声量份额（相比竞争对手，你被提及的占比）。这一篇给你一套能落地的度量体系，从零成本的人工抽测，到专业工具，再到用本仓库脚本搭的 DIY 监测。 ...
Content Strategy
GEO 本博客改造复盘：用真实数据把五层模型跑一遍
先给结论：技术满分，卡在"有曝光、没被选中" 我把 cubxxw.com 的真实数据翻了个底朝天，结论很干脆：技术 SEO 已经接近满分（Lighthouse SEO 100），但近 3 个月 87.8 万曝光只换来 852 次点击、CTR 仅 0.1%、平均排名 13.2（第二页）。问题不在技术层，而在"有曝光、没被选中"。这一篇，就是用前四篇的五层模型，对这些真实数字做一次逐层诊断与改造排期。 ...
GEO 信任与背书：为什么 Reddit 和 Wikipedia 占了 AI 引用的一大半
先给结论：最后一关拼的不是内容，是"信任" 你把技术底座做到满分、把每一段都写成可提取的乐高——但 AI 仍可能不引用你。因为引用的最后一关拼的是"信任"，而信任大半来自站外：别人怎么谈论你、你在哪些高信誉的地方被提及。这一篇讲怎么把这层看不见的信任，变成可操作的信号。 ...
GEO 结构化实战：把"值得被引用"写进每一段（Answer-First、Schema、llms.txt）
先给结论：结构化不是排版洁癖，是"可被引用"的工程 让 AI 引用你，靠的不是文采，而是"可提取性"——你的每一段能不能被单独抠出来、直接当答案用。这一篇给你四件可复制的手艺：Answer-First 段落公式、问题式标题体系、面向 AI 的 Schema、以及 llms.txt / tldr / 内链的正确姿势。全部带代码或前后对照，今天就能改。 ...
GEO 原理篇：AI 是怎么把你"检索 → 重排 → 引用"的
先给结论：你要赢的是"三关"，不是"一个排名" AI 搜索的底层是 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。一个问题进来，系统先去"检索"一批候选内容，再"重排"打分，最后让大模型"生成"答案并挑来源"引用"。GEO 要做的，就是让你的内容连闯三关：被检索到（进候选池）、在重排里被打高分（排到靠前）、在生成时被选为引用（被点名）。 ...
GEO 生成式引擎优化完全指南：当搜索从"给链接"变成"给答案"
一句话先给答案（这就是 GEO 本身） GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是指：通过内容、结构与站外信誉的系统性优化，让 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、豆包、DeepSeek 等生成式 AI 在回答用户问题时，更容易理解、信任并引用你的内容。 ...