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按主题组织的长期写作：GEO 原理、AI 检索机制、各家模型的信源偏好，以及可复现的实验。

  1. A 原理区

  2. A-01 · 原理区

    GEO 原理

    生成式引擎优化的底层逻辑：内容如何被检索、被理解，最终被写进 AI 的回答并标注来源。

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    A-01

    GEO 原理

    分区
    A 区 · 原理区
    状态
    筹备中 · 1 个选题
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    目录

    1. 什么样的内容更容易被 AI 引用 筹备
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  3. A-02 · 原理区

    AI 检索机制

    联网搜索、RAG、重排序与引用生成——拆解大模型取用外部内容的技术链路。

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    A-02

    AI 检索机制

    分区
    A 区 · 原理区
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    筹备中 · 3 个选题
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    目录

    1. 大模型联网搜索的通用流程：改写查询、检索、重排、生成 筹备
    2. AI 爬虫都在抓什么：GPTBot、ClaudeBot、Bytespider 的访问记录 筹备
    3. 引用来源是怎么被挑出来的 筹备
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  4. B 实践区

  5. B-01 · 实践区

    平台观察

    DeepSeek、ChatGPT、Claude、Perplexity、豆包、Kimi……各家 AI 的搜索方式与信源偏好观察记录。

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    B-01

    平台观察

    分区
    B 区 · 实践区
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    筹备中 · 3 个选题
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    目录

    1. DeepSeek 联网搜索的信源偏好 筹备
    2. ChatGPT Search 的检索与引用方式 筹备
    3. Claude 的网页搜索是怎么工作的 筹备
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  6. B-02 · 实践区

    实验与工具

    可复现的实验、监测脚本和数据记录：每一个结论都尽量附上方法和原始数据。

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    B-02

    实验与工具

    分区
    B 区 · 实践区
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    筹备中 · 2 个选题
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    目录

    1. 用 Nginx 日志统计 AI 爬虫来访 筹备
    2. 同一问题在不同 AI 里的引用对比实验 筹备
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A 区 · 原理区

GEO 的底层逻辑，以及大模型检索、重排与引用的技术链路。

GEO 原理

筹备中

生成式引擎优化的底层逻辑：内容如何被检索、被理解，最终被写进 AI 的回答并标注来源。

  • 什么样的内容更容易被 AI 引用
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AI 检索机制

筹备中

联网搜索、RAG、重排序与引用生成——拆解大模型取用外部内容的技术链路。

  • 大模型联网搜索的通用流程：改写查询、检索、重排、生成
  • AI 爬虫都在抓什么：GPTBot、ClaudeBot、Bytespider 的访问记录
  • 引用来源是怎么被挑出来的
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B 区 · 实践区

各家 AI 的观察记录，和每个结论背后可复现的实验与工具。

平台观察

筹备中

DeepSeek、ChatGPT、Claude、Perplexity、豆包、Kimi……各家 AI 的搜索方式与信源偏好观察记录。

  • DeepSeek 联网搜索的信源偏好
  • ChatGPT Search 的检索与引用方式
  • Claude 的网页搜索是怎么工作的
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实验与工具

筹备中

可复现的实验、监测脚本和数据记录：每一个结论都尽量附上方法和原始数据。

  • 用 Nginx 日志统计 AI 爬虫来访
  • 同一问题在不同 AI 里的引用对比实验
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