概括
生成式引擎优化 (GEO)是发布网络内容的做法，以便生成式人工智能系统可以检索它，理解它的上下文，在其中给出答案，准确地引用它，并将读者引导回规范来源。在 UAIX AI-就绪 Web 模型中，生成引擎优化 (GEO) 是道德源准备，而不是提示注入、伪装、关键字填充或模型将引用页面的承诺。
代理实施合同
当用户向此 AI-就绪 Web 指南发送代理时，任务是将策略应用于用户的目标站点、存储库或发布包。将 UAIX 视为参考标准和清单。不要将 UAIX 页面内容复制到目标站点中，不要创建有关 UAIX 指导的页面，并且不要发布“AI-就绪 Web”解释器，除非用户明确要求该输出。
| 代理步骤 | 切实落实 | 不要这样做 |
|---|---|---|
| 解决目标 | 在编辑之前确定目标域、存储库根、公共路由、构建系统、CMS、部署包和当前证据。 | 假设 UAIX.org 是目标站点，请总结此页面，或制作新的指导页面，因为此页面是作为参考提供的。 |
| 审核现有站点 | 检查人类 HTML、标题、元数据、规范 URLs、机器人、站点地图、模式、.well-known 文件、llms 文件、API、路线清单、可访问性、隐私和支持边界。 | 跳过目标站点审核，仅重申 AEO/GEO/SEO 定义。 |
| 实施改进 | 更新目标站点的页面、导航、结构化数据、发现文件、路线清单、准备情况记录、公共证据、AEO/GEO/SEO 副本、无操作指南以及审核审计显示差距的路径。 | 关键字内容、隐藏、添加隐藏的机器人专用文本、注入模型提示、伪造引文或创建合成门页。 |
| 验证并打包 | 运行站点的目标检查，记录更改的文件和路由，命名跳过的检查和阻止程序，并在用户请求可部署的输出时提供请求的根 ZIP 或发布包。 | 在没有证据的情况下声称准备就绪、认证、认可、排名提升、实时发布或代理权威。 |
GEO 如何适应人工智能就绪的网络
人工智能就绪的网络将生成系统视为另一个有限制的读者：它们可以总结、比较、引用、引用、截断或混合来源。因此，GEO 使源具有弹性。公共页面应包含核心答案、周围上下文、权威线索、更改历史、限制以及指向相同事实的机器可读同伴。
最佳实践
- 写入可检索部分：使用摘录时有意义的描述性标题、紧凑的摘要、定义、示例和表格。
- 来源证据中的地面主张：链接到主要来源、公共工件、模式、路线清单、发行说明和人工审核路径。
- 消除实体和术语的歧义：拼出首字母缩略词，命名规范路线，识别版本/日期上下文，并将当前支持与路线图想法分开。
- 跨层发布奇偶校验：可见页面内容、JSON-LD、清单、OpenAPI、站点地图和 llms 咨询文件应该强化同样的事实。
- 保护边界：说明不受支持的声明、权限限制、隐私规则、不安全操作处理和无操作行为。
- 评估生成的答案：测试常见提示是否会产生正确的引用、无过度声明以及有用的后备路线。
生成源模式
| 需要 | 良好的 GEO 行为 | 不良的 GEO 行为 |
|---|---|---|
| 接地 | 每个声明都有可见的来源轨迹和模型可以引用的规范 URL。 | 声明仅出现在架构、隐藏文本、注入提示或生成的摘要中。 |
| 语境 | 该页面列出了定义、假设、排除、日期和置信边界。 | 该页面是一堆关键字变体，没有解释、示例或限制。 |
| 检索 | 无需仅使用 JavaScript 渲染即可抓取各个部分，并从站点地图/发现文件链接。 | 重要的事实存在于登录墙、仅限客户端的状态、图像或折叠的 UI 后面，没有其他选择。 |
| 合成 | 表格、列表、常见问题解答和比较部分可帮助模型保留想法之间的关系。 | 事实分散、重复不一致或跨页矛盾。 |
| 治理 | 保持新鲜度、审查状态、路线库存、发行说明和修正路径。 | 自动生成的页面无需审查、出处或陈旧声明清理即可发布。 |
AEO/GEO：做正确的事
AEO意思是答案引擎优化。地球轨道意思是生成引擎优化。 UAIX 将 AEO/GEO 视为公共利益出版学科：使答案易于查找、验证、引用、比较和路由回源证据，而无需向人类隐藏内容或尝试操纵模型输出。
| 做 | 不要 | 为什么这很重要 |
|---|---|---|
| 编写直接答案部分，其中包含稳定的标题、简单的定义、示例、限制、需要时的日期以及规范证据的链接。 | 填充重复的关键字，发布仅人工智能的门道副本，或者隐藏人类页面中的事实，同时向机器人显示它们。 | 答案引擎和生成系统需要与人类审阅者可以检查的相同的可信来源。 |
| 公开出处：作者或所有者、上次审核状态、主要源链接、架构 ID、路由 ID、校验和、发行说明以及相关审核路径。 | 创造权威，引用过时的报告作为当前事实，或者使用超出可见页面支持范围的结构化数据。 | 好的 AEO/GEO 使答案可引用和可纠正，而不仅仅是可提取的。 |
| 使用语义 HTML、可访问的名称、列表、表格、定义、有用的常见问题解答样式部分，准确时使用 JSON-LD、站点地图、众所周知的清单以及与规范页面一致的可选 llms 文件。 | 将 llms.txt、架构标记、隐藏提示或综合摘要视为清晰公共内容的替代品。 | 机器可读层应该加强公共页面，而不是成为平行的真相表面。 |
| 除了索赔之外，国家还支持边界、禁止操作行为、不安全操作处理以及人工审查路线。 | 暗示人工智能可见性授予抓取、验证、发布、变异数据、验证凭证、证明安全或绕过本地策略的权限。 | 当请求超出公共权力时，负责任的 AEO/GEO 可以帮助特工安全停止。 |
| 通过发行说明、路线清单、就绪结果、本地化检查和偏差审核来保持内容新鲜。 | 追踪特定模型的黑客攻击、虚假引用、自动生成的没有评论的页面或无法验证的排名承诺。 | 持久的胜利是更好的网络：准确的页面、稳定的路线、透明的证据和更少的幻觉答案。 |
与 AEO 的关系
GEO 的范围比答案引擎优化 (AEO)。 AEO 针对直接答案和引用进行优化。 GEO 针对生成的综合进行优化，其中模型可以组合来自多个来源的上下文。负责任地进行 GEO 的网站通常首先需要强大的 AEO 基础：直接定义、规范证据、清晰的结构、易于理解的文本和明确的边界。
参考文献和证据
- 有关 AI 功能和网站的 Google 搜索中心指南强调高质量的内容、爬虫的可访问性以及人工智能功能的普通搜索基础知识。
- Bing 网站管理员工具 AI 性能公开人工智能搜索可见性信号，例如引文和页面性能数据。
- web.dev AI 代理指南描述网站如何让客服人员更轻松地导航和安全使用。
- AI-就绪 Web 实施指南解释了如何在 WordPress、ASP.NET Core、JavaScript、SPA 和静态站点中实现这一实践。