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GEOA · 生成式引擎优化方法与标准

GEO(生成式引擎优化)是让生成式 AI 在回答问题时引用并准确表述你的内容。

GEO / AEO / GAO / LLMO 的定义、方法、指标与评测。 本站只写可照着做、可核验、可复现的方法,不承诺无法验证的结果。

四个定义,先分清边界

GEO

生成式引擎优化

让生成式 AI 在回答问题时引用并准确表述你的内容。

读定义

AEO

答案引擎优化

让 AI 把你的内容当作具体问题的直接答案。

读定义

GAO

生成式 AI 认知优化

让 AI 准确、正面地认知并推荐你的品牌。

读定义

LLMO

大语言模型优化

影响大模型对品牌的认知、提及与表述。

读定义

方法路径:六跳证据链

一条主张要走完六跳才能成为可引用来源,任意一跳断裂都会降级。

  1. 第 1 跳

    可发现

    robots 允许抓取,sitemap 有条目。

  2. 第 2 跳

    可打开

    URL 稳定,正文不依赖 JavaScript。

  3. 第 3 跳

    可摘取

    首屏给出六十字以内的自包含结论。

  4. 第 4 跳

    可核验

    关键主张附来源、时间与定位。

  5. 第 5 跳

    可归属

    作者与发布方使用固定 @id。

  6. 第 6 跳

    可旁证

    获得站外可核验主体的引用。

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指标速查

全部指标

白皮书

版本 1.0 · 发布 2026-11-09

GEO 方法论白皮书 v1.0:从被收录到被引用

本白皮书给出 GEO 的可引用方法:六跳证据链、指标口径、实施路径与证据分级,并说明适用边界。

在线阅读

模板与清单

暂无已发布模板。发布后可照着清单逐项核对。

常见问题

暂无已发布问答。可以先从方法页开始阅读。

作者与编辑政策

作者

星哥

GEOA 方法研究,关注国内大模型的被引用与被准确表述。

实体 https://shingle.com.cn/#person

作者主页

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