本课目标： 区分可抓取、可提取和可用于回答。

原文题名： 让内容成为 AI 能发现、能提取、能用的外部知识源

技术背景

大模型的知识有截止日期，RAG 通过检索外部内容来补充实时信息。在开启联网搜索或具备 RAG 检索能力的场景中，系统可能从外部网页中检索相关内容注入 Prompt。RAG 包含三个阶段：数据准备（抓取、分块、向量化、存储）、检索召回、答案生成。

GEO 策略

让你的网站成为 AI 系统的合格外部知识供给方——能被发现、足够新鲜、主题聚焦。

落地动作

• robots.txt 对 AI 检索类爬虫开放
• 准确的 Schema.org 结构化标记（如 Article、Product、Organization）帮助搜索系统理解内容类型；不要把 FAQPage、HowTo 当作 Google 富结果或 AI 采用捷径
• 页面有 datePublished 和 dateModified 时间标记
• 一个主题一个页面，避免多主题混杂

因果逻辑详解

AI 产品有一个持续的「外部知识」需求，你的网站内容就是潜在的供给方。但你要成为合格的供给方，得满足三个条件：

条件一：具备可发现性。 页面需要能被目标检索链路访问，并可能进入相关索引或缓存。Schema.org 对 Google Search 支持的页面类型有明确用途；对其他 AI 产品是否读取、如何使用，缺少统一公开证据。标记应与可见正文一致；错误、过期或不受支持的标记会制造歧义，也可能影响搜索功能资格，但不宜笼统写成「信任损耗」。

条件二：足够新鲜。 如果没有时间标记，系统很难判断你的内容是上周写的还是三年前的。

条件三：主题清楚。 一个页面可以覆盖多个相关子话题，但每个部分要有明确边界。把不相关主题混在同一片段中，可能降低具体问题的匹配度和答案完整性。

SEO 与 GEO 在抓取、索引、内容质量和用户需求理解上大量交叠，但主要观察结果不同：SEO 关注自然搜索可见性、访问与任务承接；GEO 补充观察生成式回答中的采用、提及、引用和准确归属。两者不是上下级，也不能用一套指标互相替代。

相关策略： 策略 11（混合检索适配）、策略 24（数据质量与长期可见性）

动手练习

检查一个页面的访问状态、正文可见性和是否需要登录；记录检查时间与实际响应。

完成后，记录你改了什么、依据是什么、还有哪些条件没有验证。

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