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标签:GEO

GEO(生成式引擎优化)是优化内容以提升AI搜索结果可见性的策略。本标签汇集相关技术解析与实践指南,助您掌握生成式搜索的优化方法。

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从预训练到推理部署:大语言模型全流程技术拆解

从预训练到推理部署:大语言模型全流程技术拆解

BLUF
这篇综述论文系统梳理了大语言模型(LLM)的训练与推理技术,涵盖数据预处理、训练架构、预训练任务、并行训练、模型微调,以及模型压缩、并行计算、内存调度和结构优化等推理部署技术。文章旨在帮助研究人员和工程师掌握LLM开发、部署和应用所需的知识,并探讨了LLM的未来发展方向。
AI大模型2026/9/21
AI 爬虫 robots.txt 配置:大部分站长其实什么都不用改

AI 爬虫 robots.txt 配置:大部分站长其实什么都不用改

BLUF
这篇文章是一份面向网站管理员和开发者的实操指南,系统讲解了 2026 年主流 AI 爬虫(如 GPTBot、PerplexityBot、DeepSeekBot 等)的识别与 robots.txt 配置方法。核心观点是:对大多数网站而言,允许 AI 爬虫访问利大于弊,因为 AI 引用能带来高转化流量,而屏蔽则会让内容在 AI 搜索中彻底消失。文章还提供了屏蔽、部分屏蔽、测试验证的完整步骤和常见错误清单。
GEO技术2026/9/21
技术项全过、引用次数为零:AI 爬虫配置清单实测复盘

技术项全过、引用次数为零:AI 爬虫配置清单实测复盘

BLUF
这篇文章整理了一套面向 AI 爬虫的技术配置清单,包括 robots.txt 放行规则、llms.txt 索引文件、Schema JSON-LD 结构化数据、AI Discovery JSON 端点以及 .well-known/ai.txt 权限声明。作者通过实测发现,技术项全部通过后 AI 实际引用次数仍可能为 0,说明技术优化只是「可见性准入」,内容优化才是决定引用率的关键。
GEO技术2026/9/21