AI 与 GEO 常见问题

基于证据的解答，帮助 CMO、PR/传播与代理在 AI 搜索中赢得引用。

常见问题

什么是 GEO？它与传统 SEO 有何不同？
GEO 为答案引擎做准备，优化机器可读工件、实体清晰度与引用信号；SEO 聚焦网页搜索排名；两者互补以赢得 AI 输出中的引用。
LLM 如何选择来源并决定引用？
网图权威、结构化信号、实体消歧、时效性、性能与可抓取性。
什么是 GRI 和 ACI？
0–100 的准备度评分：实体清晰度、可回答性、时效性、基础设施/可抓取性、性能、本地/品牌信号。
什么是答案影响分？
页面答案块被 LLM 复用的可能性。
什么是 Schema 可靠性指数？
跨站 JSON-LD 的完整性与一致性。
GEO 引擎如何工作？
抓取 → 实体图 → Schema/结构 → 性能 → RAG Feed → LLM 测试台 → 变更情报。
什么是 RAG Feed？
高置信事实导出（附来源），可被检索系统摄取以支撑 LLM 答复。
哪些指标对 AI 可见性最重要？
AI 引用占比、答案影响分、Schema 可靠性指数、GRI/ACI，以及品牌提及变化。
如何让 PR 页面‘AI 答案友好’？
可引用块、媒体 schema、组织上下文与精简 FAQ；干净 URL 并自新闻中心聚合。
GEO 常见的 JavaScript 风险有哪些？
客户端渲染隐藏内容/schema、延迟水合。关键元素宜服务端渲染并预加载 JSON-LD。
我们应多久复审一次？
每月；并在大改版/IA 变更/PR 峰值后复审。
如何正确国际化 GEO？
canonical/hreflang 集群、本地 Organization、语言站点地图、本地化 FAQ 与镜像 @id。
GEO 能否适配 Headless CMS？
可以——模型层 schema、稳定 @id、提供 RAG 用 feed/JSON。
每个网站应具备哪些工件？
Organization、WebSite、Article/WebPage、FAQPage/HowTo、Product/Offer、Dataset。
如何开始？
从 Starter/Pro 启动，产出 JSON-LD；按月迭代。
如何证明影响？
跟踪引用变化、分数提升（GRI/ACI/SRI）、展示前后对比与 LLM 测试日志。