结构化数据：GEO 投入产出比最高的一步，7 种 Schema 代码示例
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结构化数据是AI搜索引擎理解网页内容的翻译层，没有它AI只能靠猜。本文推荐使用JSON-LD格式，并详细给出7种最常用的Schema类型（Article、FAQPage、HowTo、Organization、BreadcrumbList、Product、LocalBusiness）的代码示例和注意事项，最后强调用工具验证标记正确性。schema2026/10/6
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GEO优化不是堆内容：JSON-LD、链接图谱与实体一致性三步闭环
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GEO优化的核心不是堆砌内容，而是让AI能读懂、信任并引用你的信息。本文拆解三阶实战技术：部署JSON-LD结构化数据让AI精准解析页面，搭建链接图谱建立实体权威关联，校验全网实体一致性杜绝信息冲突。三步形成完整闭环，新手也能照着操作。GEO技术2026/10/6
结构化数据是必要非充分条件：四类 Schema 的 GEO 部署实测
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结构化数据是GEO的技术内核，通过Schema.org标准为网页添加机器可读的语义标记，能显著降低AI模型解析内容的成本、提升被引用概率。本文从技术角度拆解JSON-LD格式的部署方法，覆盖Article、FAQPage、Organization、HowTo四类常用Schema的代码实现，并给出AI爬虫可访问性的系统排查流程与避坑清单。GEO技术2026/10/6
AGI 这个词比深度学习早出现了十年，为什么直到 GPT-4 才被认真讨论
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这篇文章用通俗的语言解释了AI、AGI、LLM、GenAI、GPT和AIGC这几个容易混淆的概念，并回顾了从1943年人工神经元到GPT-4的AI发展历程。简单来说，AI是总称，AGI是强人工智能，LLM是大语言模型，GenAI是生成式AI，GPT是LLM的一种，ChatGPT是GPT的聊天工具，AIGC是GenAI生成的内容。AI大模型2026/10/5
程序员转大模型：一条从 API 调用到生产级 Agent 的工程路线图
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LLM Master 是一个面向程序员的大模型学习路线仓库，按基础认知、应用开发、RAG、Agent、微调部署、Transformer、项目与面试逐级展开。它强调工程落地、问题排查和面试表达，适合有开发基础、想进入大模型应用开发或 Agent 工程的工程师。AI大模型2026/10/5
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GEO 检查工具 10 月更新：llms.txt 权重 4→2，把分数还给 SSR
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GEO 检查工具 10 月更新聚焦评分校准与可靠性：llms.txt 权重由 4 降至 2，SSR 可解析性升至 6，llms.txt 检测升级为规范四要素分级评分并新增链接可发现性检测；抓取失败细化为 15 个网络错误码、430/WAF 与反爬壳页专属归因；分析接口引入并发去重与 90 秒硬超时；分享激励修复同 NAT 误伤；报告页新增 A 级庆祝与对比逐项明细；/tool 页自身按同一模型从 58.1 分修到 84.0。GEO 新闻2026/10/4
大模型落地深水区：金融能源教育跑通闭环，但数据治理没那么简单
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2026年大模型行业落地进入深水区，金融、能源、教育、制造等领域已跑通商业闭环。本文基于最新行业动态，剖析AI智能体、高校数字化、金融生成式AI三大核心场景，并总结领域知识深度、场景闭环设计、数据治理、组织变革四大成功因素，展望多模态、自主智能体、行业专属模型三大趋势。行业追踪2026/10/4
AI 工具怎么选：ChatGPT、Gemini、Kimi、豆包、DeepSeek 按场景拆解
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这是一篇AI工具专题的总览页，把ChatGPT、Gemini、Kimi、豆包、DeepSeek等主流AI工具按「懂概念→选模型→按场景用→上平台」重新组织。文章覆盖了工具选型、国内访问方案、写作/画图/PPT/编程等场景推荐，以及提示词入门和合规提示。适合想系统了解AI工具全貌、快速找到对应教程的技术读者。AI大模型2026/10/4
GEO 正在改写流量入口：让内容被 AI 选中并引用
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生成式AI搜索已占全球搜索市场43%份额，GEO（生成式引擎优化）正成为企业信息触达用户的核心策略。本文系统讲解了GEO的定义、与SEO的本质差异、RAG技术底层、三步实施策略及教育、餐饮等行业的落地案例，帮助技术从业者理解如何让企业内容成为AI生成答案的权威引用源。GEO2026/10/4