本课目标： 检查内容是否兑现标题承诺并被正确引用。

原文题名： 标题承诺等于正文交付

技术背景

忠实性（Faithfulness）是 RAG 系统评估的核心指标之一。引用存在并不意味着全部陈述都获得支持。ALCE（Gao 等，2023）区分了正确性与引用质量，并在其测试任务中观察到不完整引用支持。具体比例依赖任务、模型、检索语料和评价口径，不能作为所有 AI 产品的通用错误率。

GEO 策略

标题承诺什么就交付什么，GEO 的目标不只是「被引用」，更要追求「被正确引用」。

落地动作

• 标题承诺 = 正文交付（标题说「排名 Top 10」就必须有排名）
• 提高内容信噪比——页面正文占比要远高于广告、侧边栏等非内容元素
• 广告块的文字也会被切成块，白白浪费上下文窗口
• 使用 canonical 标签明确内容的权威版本，避免重复内容导致归属混乱

因果逻辑详解

标题-正文不一致在语义检索场景下可能降低材料的相关性——重排序模型判断的是「这个内容到底有没有回答问题」。标题说「2025 年 AI 大模型排名 Top 10」但正文里一个排名都没有，会削弱内容对问题的支持；具体排序与是否淘汰仍取决于系统。

内容信噪比会影响阅读体验，也可能影响正文提取和切片。很多系统会先尝试去除导航、广告和模板内容，但提取并不总是准确；正文占比过低或广告与正文混杂，会增加噪声进入索引或上下文的风险。不能假设所有 RAG 系统一定把整页广告逐块注入 Prompt。

你的 GEO 目标不能只是「被引用」——更精确的目标是「被正确引用」。内容写得越清晰、结论越明确，AI 在转述时偏离原意的概率就越低。

相关策略： 策略 12（重排序竞争力）、策略 21（多角度客观性）

延伸核验： ALCE 论文与评价框架。检查引用时，应逐条对照原始来源，而非只确认链接存在。

动手练习

逐条对照标题承诺检查正文是否交付；再检查一段 AI 引用是否真的由原文支持。

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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