AEO、GEO、LLMO 其实是同一件事：术语混战背后的真实技术分界线
BLUF
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：结构化数据
查看包含 结构化数据 标签的所有文章。
共 342 篇
向量搜索只是方法，语义搜索才是应用：别再混为一谈了
BLUF
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
语义搜索的三条技术路线：从Semplore倒排索引到CE2混合架构
BLUF
这篇文章系统梳理了语义搜索的技术路线，把语义搜索分为重量级（基于RDF、OWL等显式语义模型做数据检索）和轻量级（基于分类体系、辞典做文档检索）两类。文章重点分析了语义数据搜索的三大难点——扩展性、异构性和不确定性，并对比了信息检索、数据库和原生存储三条围绕三元组存储的技术路线。最后介绍了下一代混合语义搜索系统CE2的架构，它把信息检索的排序、数据库的索引查询和推理技术组合在一起，统一处理文本、结构化数据和语义数据。GEO技术2026/10/9
MI300X 上跑 Gemma 4 E2B：fp8 最快，却离原始权重最远
BLUF
本文提供了在单张AMD Instinct MI300X上通过vLLM部署Gemma 4 E2B十种权重格式的逐步指南，并在相同请求数和提示长度下进行了性能测试。结果显示，fp8格式速度最接近bf16，而int8和4位格式较慢。所有日志、报告和脚本均已开源。实验与实测2026/10/9
GEO不是讨好AI：让内容被引用的三大策略与实战数据
BLUF
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
把生成式 AI 塞进数据库：AlloyDB 语义搜索与自然语言生成 SQL 实测
BLUF
本文介绍了如何利用Google Cloud数据库（如AlloyDB和Cloud SQL）的AI集成功能，通过动手实验展示语义搜索、多模态嵌入、AI函数和自然语言生成SQL等应用，帮助开发者将数据与生成式AI模型结合，构建生产级AI应用。实验与实测2026/10/7
结构化数据：GEO 投入产出比最高的一步，7 种 Schema 代码示例
BLUF
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
BLUF
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
BLUF
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