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GEOA · 生成式引擎優化方法與標準

GEO(生成式引擎優化)是讓生成式 AI 在回答問題時引用並準確表述你的內容。

GEO / AEO / GAO / LLMO 的定義、方法、指標與評測。 本站只寫可照著做、可核驗、可重現的方法,不承諾無法驗證的結果。

四個定義,先分清邊界

GEO

生成式引擎優化

讓生成式 AI 在回答問題時引用並準確表述你的內容。

條目待發布

AEO

答案引擎優化

讓 AI 把你的內容當作具體問題的直接答案。

條目待發布

GAO

生成式 AI 認知優化

讓 AI 準確、正面地認知並推薦你的品牌。

條目待發布

LLMO

大語言模型優化

影響大模型對品牌的認知、提及與表述。

條目待發布

方法路徑:六跳證據鏈

一條主張要走完六跳才能成為可引用來源,任意一跳斷裂都會降級。

  1. 第 1 跳

    可發現

    robots 允許抓取,sitemap 有條目。

  2. 第 2 跳

    可開啟

    URL 穩定,正文不依賴 JavaScript。

  3. 第 3 跳

    可擷取

    首屏給出六十字以內、可自成一體的結論。

  4. 第 4 跳

    可核驗

    關鍵主張附來源、時間與定位。

  5. 第 5 跳

    可歸屬

    作者與發布方使用固定 @id。

  6. 第 6 跳

    可旁證

    獲得站外可核驗主體的引用。

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指標速查

全部指標

白皮書

版本 1.0 · 發布 2026-11-09

GEO 方法論白皮書 v1.0:從被收錄到被引用

本白皮書給出 GEO 的可引用方法:六跳證據鏈、指標口徑、實施路徑與證據分級,並說明適用邊界。

線上閱讀

模板與清單

暫無已發布模板。發布後可照著清單逐項核對。

常見問題

暫無已發布問答。可以先從方法頁開始閱讀。

作者與編輯政策

作者

星哥

GEOA 方法研究,關注國內大模型的被引用與被準確表述。

實體 https://shingle.com.cn/#person

作者主頁

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