我们为什么做这个网站
AI 搜索正在改变人们获取信息的方式。DeepSeek、ChatGPT、Kimi 等工具不再只是返回十个蓝色链接—— 它们会直接生成回答，而这些回答引用了哪些来源、忽略了哪些信息，很大程度上决定了你最终看到什么。
这个变化对每个上网获取信息的人都有影响。作为一群长期在一线和技术打交道的实践者，我们发现 关于 AI 搜索如何运作的可靠中文内容太少了，而且其中不少是 AI 批量生成的，信息密度低、事实性存疑。
GEOZ 的出发点很简单：我们自己动手做研究、跑实验、查原始出处，然后把可靠的发现分享出来。不追流量热点，不堆关键词，不发布纯 AI 生成的内容。
你在这里能读到什么
AI 搜索爬虫行为分析
不同 AI 引擎的爬虫如何访问你的内容、它们偏好什么样的页面结构——我们自己在测试环境里跑出来的数据，不是转述二手结论。
GEO 技术原理与实践
结构化数据、RAG 检索优化、语义标记——这些技术在实测中到底有没有用、怎么用，每篇文章都注明了实验条件和局限。
模型与工具实测对比
大模型推理性能、成本优化方案、开源工具链——我们不信厂商公布的 benchmark，只信自己在本机跑出来的实测数据。
海外 GEO 趋势追踪
追踪 Anthropic、OpenAI 等前沿动态，用中文整理关键信息并标注原始出处，方便中文读者跟上变化。
我们是谁
AI 搜索实践笔记 是一个由 GEOZ 编辑团队 维护的中文内容站点，持续记录 AI 搜索引擎、引用行为、结构化数据、llms.txt、RAG 与相关工具标准的真实变化。
我们不是营销型 GEO 服务商，也不提供“排名保证”“代运营承诺”或“流量提升承诺”。
这个网站更像是一份长期更新的公开研究笔记：我们关注 AI 搜索如何理解网页、如何引用信息、哪些技术实践在真实环境中有效，以及这些变化对内容发布者和普通读者分别意味着什么。
我们为什么做这个网站
AI 搜索正在改变用户获取信息的方式。越来越多的问题，不再通过传统搜索结果页完成，而是直接由大模型生成答案。
在这个过程中，哪些来源被引用、哪些信息被忽略、哪些页面更容易被理解，都会影响最终呈现给用户的内容。
我们做这个网站，是为了把这些变化记录下来，而不是只停留在概念讨论层面。
相比“教别人怎么做”，我们更关心“我们实际做了什么、观察到了什么、哪些结论成立、哪些结论还需要继续验证”。
我们发布什么样的内容
本站主要围绕以下方向持续更新：
- AI 搜索观察：记录 DeepSeek、ChatGPT、Kimi、Google AI Overviews 等产品和生态的实际变化
- 实验与实测：记录我们亲手完成的测试、对比、复盘与阶段性结论
- 工具与标准：整理 llms.txt、robots.txt、Schema.org、结构化数据等和 AI 抓取理解有关的实践
- 行业追踪：跟踪模型平台、搜索产品、开放协议和知识组织方式的变化
- 编辑笔记：记录网站自身的调整、实验设计、内容治理与运营复盘
- 开源与协议：关注 AI 爬虫、开放知识标准和开放数据相关话题
我们的内容标准
我们尽量保证每一篇保留在站内的文章，都满足以下原则中的大部分：
- 有明确主题，而不是泛泛而谈
- 有原始出处、产品页面、官方文档、论文或可核验来源
- 有人工编辑参与，而不是纯自动生成
- 能说明结论来自什么样的观察、实验或资料整理过程
- 如果结论仍不稳定，会明确标注局限性，而不是包装成确定答案
AI 工具如何参与
我们会使用 AI 工具帮助完成一些辅助工作，例如：
- 整理资料
- 生成提纲
- 翻译部分材料
- 格式化内容
- 协助归纳实验结果中的重点
但以下工作由人负责并最终确认：
- 选题判断
- 信息核查
- 实验设计
- 结论表达
- 发布审核
AI 是辅助工具，不是内容责任主体。
内容可追溯性说明
我们尽量让站内内容保持可追溯：
- 文章会尽量标注更新时间
- 重要观点会附带来源、链接或背景说明
- 如果是实验类内容，会尽量交代测试对象、条件、轮次或局限
- 对于仍在观察中的问题，我们会明确写出“不确定性”，而不是强行下结论
如果你发现文章中的事实错误、失效链接，或者你有不同的实测结果，欢迎通过联系页面与我们沟通。
联系与反馈
如果你需要：
- 指出事实性错误
- 补充不同的实验结果
- 反馈失效链接或引用问题
- 讨论站内内容的准确性与表达方式
请通过网站的 联系页面 与我们联系。
页面中展示的联系邮箱会以网站后台当前配置为准。
最后说明
这个网站不是为了制造“懂得很多”的印象，而是为了尽可能诚实地记录：
在 AI 搜索不断变化的环境里，我们实际看到什么、验证了什么、还不能确定什么。
如果这些记录能帮助更多人更清楚地理解 AI 搜索的真实工作方式，这个网站就有存在的价值。
谁在维护这个网站
以下编辑对本站内容质量负责。我们相信内容背后应该有可识别的人——而不是一个匿名的品牌账号。
在深圳写了五年后端，后来发现分析 AI 搜索的爬虫行为比写 CRUD 有挑战性，就转过来了。自己搭了一套 GEO 测试环境，站上关于 MCP 客户端集成、RAG 框架对比和爬虫行为分析的文章主要出自他手（例如《如何用MCP客户端连接Claude与外部工具？》《大模型推理成本太高怎么降？》）。习惯先动手跑一遍再说，不太信厂商 slogan。
华工计算机毕业之后一直在做 NLP 相关的工作。负责本站所有涉及模型评测的内容——不太信厂商公布的 benchmark，只信自己本机跑出来的实测数据。像《大模型推理成本太高怎么降？用Genosis数学优化降低44%》《AI Agent如何零延迟查询1400万家商业数据？》这类带性能对比表的文章，实测环节基本都经过他手。如果数据后来发现有误，他会自己回头改。
之前在深圳一家 SaaS 公司做内容营销，发现传统 SEO 那套在 AI 搜索时代越来越不吃香，转到了 GEO 方向。现在主要阅读海外 GEO 圈的论文和技术博文，把有参考价值的内容整理成中文（例如《2026年Anthropic在Google Cloud Next上讲了什么？》《OpenAI与微软修订合作后意味着什么？》）。比较较真——文章里引用的数据她一定会去查原始出处，不信二手转述。
我们的内容标准
每篇文章在发布前经过人工审核——AI 是辅助工具，不做最终决策。
选题与信息源筛选
从全球技术博客、开源社区和学术论文中筛选高质量信息源。编辑根据实际经验和行业判断决定选题方向。
内容编写与事实核查
编辑撰写或审定内容，补充一手测试数据和个人实践经验，核实每个技术细节。AI 仅用于格式整理和翻译辅助。
发布与持续修订
文章发布后持续跟踪技术变化。如果工具 API 更新或行业结论变化，编辑会回头修订并在文末标注审核日期。
内容的可追溯性
本站每篇文章末尾均标注了审核编辑和最后更新日期。文章中引用的外部数据、 论文或技术文档，均以链接或编号形式标注原始出处。如果你发现任何事实性错误 或想要讨论不同的实测结论，欢迎直接联系负责该文章的编辑。
我们不追求发布速度或文章数量。我们的目标是：每一篇留在站上的内容， 要么包含一手测试数据，要么包含编辑基于实际经验的判断。
AI 工具使用声明
我们使用 AI 工具（如 DeepSeek）辅助以下工作：英文资料翻译、 文章提纲整理、格式标准化、语法检查。AI 不参与以下环节： 选题决策、事实核查、数据验证、结论判断——这些全部由编辑人工完成。
联系我们
如果你发现事实性错误、有不同的实测结论，或者对内容有任何疑问，欢迎联系：admin@geoz.com.cn