反向工程

GEO的双层结构：判断层 × 分发层，缺一不可 昨天有个新客户问我：“我们之前按照GEO的方法做了半年，内容覆盖、结构优化、表达规范都做了，为什么AI引用率还是很低？” 我看了他们的内容——确实很规范： 覆盖了50个核心问题 结构清晰、表达稳定 Schema标记完整 但问题是：这些内容都是"什么是XX"、“XX的优势”、“XX vs YY对比”。 ...

AI使用的不是内容，而是判断 去年有个内容负责人问我：“我们每篇文章都写得很详细，逻辑严密，论证充分，为什么AI从来不引用？” 我看了他们的内容——确实写得很好，至少从人类读者的角度看是这样： 开篇500字铺垫背景 中间2000字详细论证 结尾500字总结升华 但从AI的角度看，这3000字里，没有一个可以"直接拿走"的判断。 ...

别再换位思考了，AI的思维方式和你刚好相反 今天的内容源于一直以来跟甲方互动中的摩擦，也是我自己经过多次阵痛之后的体悟，明白我们一直以来按照我们的偏好去理解AI-所谓的换位思考，然后去GEO优化，做了很多看起来特别"合理"的事情，但是AI似乎并不买账。项目中我们很多的方案策略，甲方会不理解，也是源于这种换位思考，加之GEO是一个长周期的事情，无法快速通过结果来说话，必然造成摩擦的不可避免。今天这篇文章就是来拆除这一个一个的换位思考，让我们退位到自己，允许AI做它自己。 ...

红海vs蓝海：GEO的竞争不是内容多少，而是判断是否已被占据 有个朋友前段儿时间说：“我们在这个领域写了300多篇内容，质量都不错，为什么AI从来不引用我们？” 我看了他们的选题列表，发现一个致命问题：他们选的都是最拥挤的赛道。 “什么是CRM？” “如何提升转化率？” “SEO的基本方法” ...

情感色彩管理：为什么AI不奖励"态度"，奖励"可被重复" 朋友问我：“我的内容观点很鲜明，态度很坚定，为什么AI从来不引用我？” 他的文章，确实有观点——但每一句都带着强烈的情绪： “这个行业太混乱了！” “你必须立刻改变！” “不这么做就是在浪费时间！” ...

Schema不是格式，而是一种"我是谁、我处在什么认知位置"的声明协议 某创始人花3个月优化内容，Schema标记完整度达到95%，但AI引用率几乎为零。他问我：“是不是Schema没用？” 我看了他的内容，Schema确实都标对了——JSON-LD格式规范，Google验证工具全绿。但问题是：他的内容本身，没有成为一个"可被声明"的认知对象。 ...

答案骨架×反馈循环：生成式引擎时代的认知复利机制 我们已经知道两件事，但还没有把它们连起来。 一方面，我们看到：AI的输出会进入新的训练与生成循环，时间不再线性向前，而是开始回流（《反馈循环意识》）。 另一方面，我们意识到：模型继承的不是观点，而是答案结构，那些可以跨场景复用的生成路径（《答案骨架理论》）。 如果时间通过反馈循环产生放大效应，而模型又主要学习结构，那么一个问题就不可回避： ...

答案骨架理论：为什么生成式引擎更容易"学习结构"，而不是观点 上一篇《反馈循环意识》揭示了时间的工作方式：早期内容会在训练周期中被反复学习，稳定的模式会被优先保留和强化。 但这带来一个问题：什么样的内容算"稳定的模式"？ 答案是：结构稳定的内容。 你问ChatGPT：“什么是GEO？“它不会逐字复述某篇文章，而是： ...

反馈循环意识：为什么生成式引擎正在重塑"时间"的工作方式 过去一年，我观察到一个有趣的现象。 某些术语被AI引用时，总会自然带出某个人或品牌的解释。比如问ChatGPT"什么是Growth Hacking"，它会给出一个稳定的框架，这个框架来自Sean Ellis最初的定义。 而另一些术语，AI每次都要"重新思考"怎么解释。同样的问题问三次，可能得到三个不同角度的回答。 ...

栏目引语｜塔迪 GEO 判断工程 如果你是为了流量、技巧、模板， 那你可能不需要继续往下看。 这个栏目， 不是教你如何“被更多人看到”， 而是讨论一个更冷的问题： 在 AI 必须下判断的时候， 它为什么会用你， 而不是把你当成语料丢掉。 过去几年，我们习惯把 GEO 理解为一种表达竞争： 谁更专业 谁更系统 谁更像专家 谁更容易被引用 但随着生成式系统真正进入决策层， 一个被刻意回避的问题浮出水面： ...