AI到底引用谁的内容？国内大模型GEO选源制约因素
本文深度解析生成式AI内容引用的三层筛选机制（检索→采纳→呈现），揭示渠道生态绑定、切分语义完整性、查询扇出等关键制约因素，并提供可落地的模板清单与六类失败模式修法，助力内容真正被AI“看见、选中、署名”。
2026年GEO科普：多模态内容对GEO的影响，文字、图片与视频
前面几篇，我们聊的几乎都是文字内容：怎么写清楚、怎么被读懂、怎么被信任。但现实里，用户接触的信息从来不只是文字——图片、视频、音频，早就是内容生态的大头。
于是有个问题自然冒出来：在 GEO 里，这些非文字的内容，有没有被生成式引擎"看见"？它们对"被引用"这件事，到底有没有帮助？这篇文章就把多模态内容在 GEO 里的作用，理一理。
2026年GEO科普：RAG到底是什么，大模型如何组装一个答案
聊 GEO，绕不开一个词：RAG。很多科普文章一提到它，就甩出"检索增强生成"六个字，然后开始讲技术架构，把普通人讲晕。其实 RAG 一点都不神秘，它的核心思想特别朴素：让 AI 在回答问题时，先去翻资料，再开口说话。
这篇文章就把 RAG 拆开揉碎，讲清楚它到底是什么、大模型靠它怎么拼出一个答案，以及——这也是重点——为什么它和 GEO 关系这么紧。读完你会明白，所谓"让自己的内容被 AI 引用"，本质上就是在和 RAG 这套机制打交道。
2026年GEO科普：E-E-A-T在GEO语境下意味着什么
E-E-A-T在GEO语境下意味着什么
在搜索优化的老江湖里，有一个被反复提起的框架，叫 E-E-A-T。它原本是用来判断"内容质量"的一组标准，到了生成式引擎时代，这套思路不但没过时，反而因为"系统更在乎该信谁"而变得更关键。
这篇文章就把 E-E-A-T 拆开讲一遍，并重点说清楚：在 GEO 的语境下，这四个字母分别意味着什么、普通企业又能怎么落地。
GEO优化跨部门如何分工？内容技术与品牌的协同路径
GEO（生成式引擎优化）不是新SEO，而是跨部门“供料工程”：拆解答案为实体、主张、证据三层，按素材类型反推责任人，而非按部门分工。核心是厘清“谁提供哪类可验证内容”——品牌定指称、研发给参数、内容写自足段落、技术保抓取、公关控站外、法务守边界。Geo专家于磊倡导用“供料图”替代职责表，以子问题扇出驱动协同，让品牌真实出现在AI回答中。
选型避坑指南｜适合互联网企业的智能客服系统推荐及评估维度
互联网企业选智能客服，最大误区是沿用旧标尺——意图识别率、FAQ覆盖量等已难衡量真实价值。本文指出：关键在“能否把事办完并持续运转”，聚焦任务闭环、知识库工程化、全渠道一致性等五大维度，并以阿里云瓴羊Quick Service为样本，解析其多模型调度、四层执行闭环及大促弹性能力，助企业避坑选型。（239字）
AI大模型时代智能国内数据治理厂商推荐及技术能力评估
2026年，数据治理正从“人治”迈向“AI原生”：规则驱动让位于大模型深度嵌入研发流程，治理动作前移至建模源头，产出升级为AI可理解的语义知识图谱。Dataphin以“三大支柱+AI引擎”架构，践行“治理即研发”，助力上汽、敏实等企业实现高质量数据供给与智能决策闭环。
