GEO 核心词典

收录 60+ 个关键术语,从入门到精通 AI 搜索优化。

核心概念 (Core Concepts)

基础

GEO

Generative Engine Optimization (生成式引擎优化)。一种针对 AI(如 DeepSeek、ChatGPT)的优化技术,目的是让品牌内容被 AI 优先引用和推荐。

趋势

AIO

AI Optimization (人工智能优化)。GEO 的另一种叫法,强调针对所有 AI 驱动的平台(包括 AI 搜索、AI 客服、AI 推荐系统)进行优化。

基础

LLM

Large Language Model (大语言模型)。GEO 的优化对象,如 GPT-4、DeepSeek V3、文心一言 4.0。它们通过海量数据训练,能理解和生成人类语言。

场景

SGE

Search Generative Experience (生成式搜索体验)。Google 提出的概念,指直接在搜索结果顶部用 AI 生成答案。DeepSeek 的“深度思考”模式即为此类。

指标

Citation (引用)

GEO 的核心 KPI。指 AI 在回答问题时,明确标注数据来源并提供链接。这是 GEO 成功与否的终极标准。

指标

Visibility (可见性)

在 AI 回答中被提及的频率。即便没有直接链接(Citation),品牌名称被正面提及也是一种高价值的可见性。

技术基建 (Technical Setup)

核心

JSON-LD

JavaScript Object Notation for Linked Data。DeepSeek 最喜欢的“语言”。一种脚本代码,能把网页内容(谁写的、什么时间、什么公司)直接喂给 AI。

核心

Knowledge Graph (知识图谱)

AI 的大脑数据库。GEO 的目标就是把你的品牌信息写入大模型的知识图谱中,使其成为“常识”。

概念

Entity (实体)

具有独立身份的事物(如:刘佬、DeepSeek、特斯拉)。AI 并不理解“字符串”,它只认识“实体”。做 GEO 就是做实体建设。

协议

Schema.org

谷歌、微软等联合推出的结构化数据词汇表。是目前全球通用的 GEO 标记标准。DeepSeek 严格遵循此标准。

协议

Open Graph

社交媒体元标签协议。虽然主要用于微信、微博分享,但能帮助 AI 交叉验证实体的可信度。

文件

llms.txt

一种新兴的 AI 协议。放置在网站根目录,专门用来告诉 AI 爬虫:“我的网站核心内容在这里,请优先阅读。”

属性

sameAs

Schema 中的一个关键字段。用来告诉 AI:“这个官网、那个知乎账号、那个微博都是我。”是建立实体统一性的关键。

基建

Vector Database (向量库)

AI 存储知识的形式。GEO 的内容最终会被转化为“向量”存入这里。内容越垂直,向量距离越近,越容易被检索。

三元组

Subject-Predicate-Object

主语-谓语-宾语。知识图谱的基本单元。例如:(刘佬)-[职业是]->(GEO专家)。你的内容结构越接近三元组,AI 越好懂。

算法机制 (AI Mechanics)

机制

RAG

Retrieval-Augmented Generation (检索增强生成)。Kimi、豆包等联网搜索的核心原理。先“检索”你的网页,再“生成”答案。GEO 本质上是做 RAG 优化。

现象

Hallucination (幻觉)

AI 一本正经地胡说八道。通常因为缺乏高质量数据支撑。GEO 的作用之一就是通过提供确凿数据(Schema)来减少品牌相关的幻觉。

单位

Token

AI 处理文本的最小单位(约等于 0.7 个汉字)。你的品牌词如果在训练数据中 Token 占比高,权重就高。

参数

Context Window (上下文)

AI 一次能“记住”的对话长度。Kimi 的 200万字长上下文意味着你可以喂给它整本产品手册,它都能搜到。

参数

Temperature (温度)

控制 AI 回答随机性的参数。温度越低,回答越严谨(适合 GEO 事实核查);温度越高,回答越发散(适合创意)。

技术

Fine-tuning (微调)

在基础模型之上,投喂特定领域数据进行训练。企业级 GEO 的高阶玩法是把品牌数据做成微调数据集。

机制

CoT (思维链)

Chain of Thought。DeepSeek R1 的核心。让 AI 展示推理过程。你的内容逻辑性越强,越容易嵌入 AI 的思维链中。

技术

Embedding

将文本转化为数字向量的过程。GEO 优化的本质是让你的品牌内容 Embedding 与用户的查询意图 Embedding 距离更近。

机制

Pre-training (预训练)

大模型学习世界知识的阶段。如果你的品牌词能进入大模型的预训练语料库,那就是最高级别的 GEO 成功。

内容策略 (Strategy)

原则

E-E-A-T

Experience (经验), Expertise (专业), Authoritativeness (权威), Trust (信任)。AI 判断内容是否可信的黄金标准。

策略

Information Gain (信息增益)

指内容中包含了其他来源没有的新观点或新数据。AI 倾向于引用提供了“独家信息”的来源,而不是复读机。

策略

Zero-Click Search

零点击搜索。用户直接在 AI 界面看完答案,不点击链接。GEO 的目标是在这种场景下仍能传递品牌价值。

格式

Q&A Pairs

问答对。针对豆包等语音交互 AI 的最佳格式。将内容写成“问题+直接答案”的形式,极易被语音助手采纳。

策略

Topical Authority

主题权威性。指在某个垂直领域(如 GEO)覆盖了所有相关话题。AI 会优先信任在该领域有深度覆盖的网站。

战术

Long-tail Interception

长尾截流。针对用户向 AI 提问的具体、复杂问题(如“DeepSeek 怎么做 SEO”)编写专门的教程进行精准打击。

战术

Brand SERP

品牌搜索结果页。在 GEO 语境下,指用户向 AI 询问你品牌时,AI 输出的“简历”。我们要优化这份简历。

资源

Digital Assets

数字资产。包括 PDF 白皮书、Excel 数据表。这些高密度信息文件是 DeepSeek 等模型最爱抓取的“干货”。

策略

Quote Velocity

引用速度。指你的观点在短时间内被其他权威媒体引用的速度。这能有效提升 AI 对热点事件的抓取权重。

更多术语 (More)

NLP 自然语言处理。AI 理解语言的技术统称。
Transformer 现代大模型的底层架构(T in GPT)。
Prompt 提示词。引导 AI 生成内容的指令。
Agent 智能体。能自主执行任务的 AI(如订票、搜索)。
Grounding 事实落地。防止 AI 幻觉,强制其基于事实回答。
Corpus 语料库。训练 AI 用的海量文本数据集合。
In-context Learning 上下文学习。在提示词中给 AI 示例让其学习。
Multimodal 多模态。AI 同时处理文本、图片、音频的能力。
Sentiment 情感分析。AI 判断内容是正面、负面还是中性。
Zero-shot 零样本学习。AI 在没见过例子的情况下完成任务。
Semantic Search 语义搜索。不匹配关键词,而是匹配含义的搜索。
Link Rot 链接腐烂。死链会严重影响 AI 对你的信任。