反向工程

视频内容的GEO策略：从字幕到视觉语义的全面优化 你的YouTube视频有10万播放，评论区很活跃，数据看起来不错。但当用户问ChatGPT"2025年最好的XX教程"，问Kimi"XX操作步骤详解"时，你的视频从不出现在答案里。 为什么？ 因为AI看不懂你的视频画面，只能"读"你的字幕。而你的字幕，还在用SEO时代的老思路。 ...

中英双语内容策略：如何同时优化国际与国内AI搜索 你在Google上排名第一，海外流量不错。你在百度也有曝光，国内访问还行。但你发现，ChatGPT从不引用你的英文内容，Kimi也找不到你的中文页面。 问题出在哪？ 因为你用SEO的思维在做双语内容，而AI搜索已经改写了游戏规则。 2025年，ChatGPT月访问量37亿，Kimi月访问量2800万。用户不再只是"搜索"，而是在"提问"。他们问ChatGPT"哪个品牌的XX最适合欧洲市场"，问Kimi"国内有哪些XX解决方案"。 ...

第一人称还是第三人称？AI搜索对内容语态的偏好分析 你写产品评测，用第三人称：“该产品经过测试，结果显示…” 竞争对手用第一人称：“我用了3个月，发现…” 结果他被ChatGPT引用了，你没有。 语态选择，真的会影响AI搜索的引用概率吗？ Google对第一人称、第二人称还是第三人称没有偏好。你用哪种视角取决于你的目标以及你想如何表达。但在AI搜索时代，这个答案需要重新审视。 ...

Token经济学：内容长度如何影响被引用概率 你写了一篇5000字的深度长文。 数据详实，逻辑严密，洞察深刻。 但ChatGPT引用的，是竞争对手那篇800字的简短问答。 为什么？ AI能"看到"的内容和能"输出"的内容，是两回事。比如最初GPT-4的上下文窗口是128,000 tokens，但实际输出限制只有4,096 tokens，所以并不是看长度，而是看价值。 ...

AEO、GEO、LLM优化：三个概念的边界与联系 你听到AEO，点头说懂了。 又听到GEO，赶紧记笔记。 然后有人说LLM优化，你就懵了。 到底这三个概念有什么区别？还是只是换了马甲的同一件事？ Ahrefs的Director of Content Ryan Law直言不讳：“GEO、LLMO、AEO……说到底都只是SEO”。但真的这么简单吗？让我——塔迪——带你一层层剥开这三个概念的真相。 ...