AEO、GEO、LLMO 其实是同一件事：术语混战背后的真实技术分界线
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AEO、GEO、AI SEO等术语本质是品牌定位而非技术差异，实际工作内容相同。SEO并未消亡，而是扩展到了无排名列表的答案生成界面。真正重要的技术区分是：模型是训练时已知还是回答时抓取，以及提及与引用是两种独立信号。GEO核心概念2026/10/10
标签：生成式引擎优化
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向量搜索只是方法，语义搜索才是应用：别再混为一谈了
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语义搜索通过理解查询意图和上下文含义来检索信息，而非仅做字面匹配。它借助自然语言处理和机器学习，将文本、图像等非结构化数据转换为向量嵌入，在语义空间中计算相似度。这项技术广泛应用于电商视觉搜索、企业知识库RAG和内容推荐等场景。GEO技术2026/10/10
llamadart 0.11：让 Flutter 应用真正跑起离线大模型
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llamadart 0.11 版本简化了在 Dart/Flutter 应用中集成离线大语言模型的流程。本文通过一个写作助手示例，演示如何下载模型、管理对话会话、切换模型以及处理不同运行时环境，帮助开发者快速实现本地推理功能。GEO技术2026/10/9
从Word2Vec到GPT-3：Embedding如何成为大模型的翻译官
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Embedding是将文本、图像等数据转换为语义向量的核心技术，经历了从Word2Vec到BERT、GPT的动态嵌入演进，并扩展至多模态。本文系统介绍了Embedding的概念、发展历程、常见模型及实际应用示例，帮助读者深入理解大模型处理流程中的关键环节。AI大模型2026/10/8
RAG、知识图谱与多智能体：AI搜索引擎如何决定引用谁
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2026年AI搜索引擎正在重构信息获取方式，GEO（生成式引擎优化）从概念走向商业化落地。本文从RAG检索增强、知识图谱、多智能体协同三项核心技术出发，梳理全栈自研、垂直专精、SaaS工具三类服务模式，并给出技术选型FAQ与趋势展望，帮助技术从业者理解AI搜索优化的底层逻辑与选型要素。GEO技术2026/10/8
GEO不是讨好AI：让内容被引用的三大策略与实战数据
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GEO（生成式引擎优化）是AI搜索时代的新兴优化范式，目标是让品牌内容被ChatGPT Search、Perplexity等AI引擎引用并出现在生成答案中。本文系统解析了GEO的核心概念、RAG架构工作原理、三大优化策略（E-E-A-T强化、结构化数据部署、语义完整性优化），并通过实战案例展示了优化前后的显著效果差异。GEO2026/10/8
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
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