• GEO风向

    AI 搜索与内容引用领域的最新动态——平台变化、模型迭代、行业趋势，帮你第一时间感知 GEO 生态的方向变化。

  • System Prompt：为什么同一个模型在不同产品里表现完全不同

    口径说明：本文用于解释公开机制或提供诊断框架。不同 AI 产品的索引、检索、重排、生成和来源展示方式可能不同；除明确引用官方资料外，不应把文中建议理解为平台公开的固定权重、通用阈值或引用保证。 System Prompt（系统提示词）是 AI 产品开发者预设的隐藏指令，定义了 AI 的角色、回…

  • Fine-tuning vs Prompt：什么时候该调提示词，什么时候需要微调模型

    Fine-tuning（微调）是用特定数据重新训练模型的部分参数，让模型在某个领域的表现更好。Prompt Engineering（提示词工程）是通过优化输入指令来引导模型输出。两者的区别是：Prompt 改变的是"你怎么问"，Fine-tuning 改变的是"模型怎么想"。对 GEO 从业者来说，…

  • Google AI Overviews 是什么：传统搜索结果页正在被 AI 重写

    Google AI Overviews（原 SGE）是 Google 在传统搜索结果页顶部直接展示的 AI 生成摘要回答——它不是一个独立产品，而是对搜索体验的 AI 增强。用户看到 AI 总结后可能不再点击下方链接，这正在重塑自然搜索流量的分配格局。 对 SEO/GEO 的影响 流量分流效应 当 …

  • AI 产品差异怎么测：不要把阶段观察写成固定偏好

    专业口径说明：本文依据公开研究和常见工程实现解释相关机制。不同产品的检索、重排、生成与来源选择策略并不相同；本文不还原任何平台未公开的固定权重，也不构成引用结果承诺。 不同 AI 产品的来源展示、联网入口和回答形式确实不同，但这些特征会持续变化，不能整理成长期有效的固定“引用偏好表”。 …

  • Prompt Engineering 基础：写好提示词是理解 AI 行为的第一步

    口径说明：本文用于解释公开机制或提供诊断框架。不同 AI 产品的索引、检索、重排、生成和来源展示方式可能不同；除明确引用官方资料外，不应把文中建议理解为平台公开的固定权重、通用阈值或引用保证。 Prompt Engineering（提示词工程）是通过精心设计输入给 AI 的指令（Prompt）…

  • 在 AI 时代，”被看见”需要重新定义

    　　过去 15 年，我们一直在做同一件事：跟搜索算法打交道。 　　从早期的关键词堆砌，到 PageRank 的链接逻辑，再到 BERT 时代的语义理解——搜索引擎怎么变，我们就怎么跟着变。但 2023 年，有什么东西彻底断了。 　　当 ChatGPT 开始直接给出"答案"，而不再甩给你…

  • GEO 的工作对象：品牌如何进入生成式 AI 的检索与回答链路

    口径说明：本文用于解释公开机制或提供诊断框架。不同 AI 产品的索引、检索、重排、生成和来源展示方式可能不同；除明确引用官方资料外，不应把文中建议理解为平台公开的固定权重、通用阈值或引用保证。 随着生成式 AI 的普及，一场从"搜索"到"提问"的迁移正在悄悄发生。 数据已经很说明问题：截至 2…

  • 同一问题为何出现竞品：从检索、证据和表达排查

    你跑完了 AI 引用率报告，发现总引用率只有 25%。心里不太舒服，但还能接受——毕竟 GEO 是个新东西，慢慢来。 口径说明：本文用于解释公开机制或提供诊断框架。不同 AI 产品的索引、检索、重排、生成和来源展示方式可能不同；除明确引用官方资料外，不应把文中建议理解为平台公开的固定权重、通…

  • Token 化与文本表示：模型如何处理文字

    口径说明：本文用于解释公开机制或提供诊断框架。不同 AI 产品的索引、检索、重排、生成和来源展示方式可能不同；除明确引用官方资料外，不应把文中建议理解为平台公开的固定权重、通用阈值或引用保证。 你写了一句话："2024年新款破壁机，1200W大功率，9叶刀头，30秒打出细腻豆浆。" 你看到的…

有 GEO 相关问题？

无论是工具使用、内容优化还是技术排查，随时联系我们，很乐意帮你。

联系我们