AI搜索的语义场优化：如何让你的内容覆盖“相关查询”而非单点关键词
AI搜索的语义场优化：如何让你的内容覆盖“相关查询”而非单点关键词 你的内容关键词排名第一，但ChatGPT就是不引用你。 这不是偶然。某B2B SaaS公司做了个测试：他们的"CRM系统选型指南"在Google排名前三，但在AI搜索中几乎隐形。当用户问"如何选择客户管理软件"时，AI引用了竞品；问"销售团队需要什么工具"时，AI还是没提他们。 ...
反向工程
60%引用出错：如何让AI“正确”标注你的来源？
60%引用出错：如何让AI“正确”标注你的来源？ 你的内容被ChatGPT引用了。 但当你点开链接——404错误页面。或者更糟糕的是，链接指向了竞品网站，你的观点被张冠李戴地挂在别人名下。 这不是个例。哥伦比亚大学2025年最新研究测试了8款主流AI搜索工具，发现引用错误率高达60%。更令人意外的是，付费版AI（如Perplexity Pro）的错误率反而更高，因为它们宁愿给出错误答案也不拒绝回答。 ...
从RAG到Fine-tuning：AI搜索的两条技术路线
从RAG到Fine-tuning：AI搜索的两条技术路线 你花3个月优化的GEO内容，在Perplexity里被高频引用，在ChatGPT里却几乎隐形。 不是你的内容不够好。而是AI搜索引擎背后有两条完全不同的技术路线，你用一套策略去应对所有平台，注定会在某些地方失效。 塔迪输出的文章偏长，源于塔迪总想一次把事情都讲完整，不留尾巴。但有读者反馈，这样阅读压力很大。前一段时间使用NotebookLM的音频概览功能，发现主持人可以把我的文章转变为通俗易懂的方式讲出来，让我这个技术脑袋从不同的视角看自己的文章，大有收获，所以很想分享给大家，尤其时间比较紧张的读者朋友…当然有时间的朋友，塔迪还是建议大家完整地看文章。 ...
标题、摘要、正文：AI搜索如何扫描你的内容
标题、摘要、正文：AI搜索如何扫描你的内容 你花3小时写完一篇5000字文章，AI只用0.3秒扫描完。但它到底看了什么？ 标题看了，摘要看了，然后…跳过了你精心打磨的2000字论述，直接提取了第4段的那个表格。 为什么？ 因为AI不像人类从头读到尾，它有特定的"扫描路径"——先看标题判断主题，再看摘要提取核心观点，最后跳跃式扫描结构化要点。你优化了内容质量，却没优化AI的"阅读习惯"。 ...
内部链接for GEO：如何构建内容知识图谱
内部链接for GEO：如何构建内容知识图谱 你有100篇优质文章，每篇都做了GEO优化，关键词布局合理，E-E-A-T信号清晰。但ChatGPT搜索相关主题时，只引用了你的3篇内容。 为什么？ 因为AI看到的不是"一个完整的知识体系"，而是"100个孤立的信息点"。你缺的不是内容质量，而是让AI理解"这些内容如何组成一个系统化的专家体系"的能力。 ...
视频内容的GEO策略：从字幕到视觉语义的全面优化
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
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
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
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
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。 ...