AI机制类（10个）

AI机制类（10个）

T013：召回（Recall）

定义：AI生成答案的第一阶段，从全网抓取与用户问题语义相关的30-50个候选信源。只看关键词匹配，不看内容质量。

关联概念：重排序、RAG

T014：重排序（Re-ranking）

定义：AI生成答案的第二阶段，对召回的信源进行多维打分（信源权威性、内容专业性、时效性、一致性、证据链完整性），最终选取4-5个高分信源生成答案。

关联概念：召回、RAG、信任分

T015：RAG（检索增强生成）

定义：Retrieval-Augmented Generation，AI大模型结合检索到的外部信息生成答案的技术架构。GEO优化的正是“检索”环节的质量。

关联概念：召回、重排序

T016：AI幻觉

定义：AI生成不准确或虚假信息的现象。AI会通过多源交叉验证来降低幻觉风险。

应对机制：多源交叉验证

关联概念：交叉验证、信息一致性

T017：交叉验证

定义：AI通过比对多个独立信源的信息一致性，判断内容可信度的机制。多源一致时信任分高，矛盾时降权或不引用。

关联概念：信息一致性、信任分

T018：信任分

定义：AI对品牌或内容的综合可信度评分，影响重排序阶段排名。由信源权威性、内容专业性、一致性、证据链完整性等多因素构成。

关联概念：E-E-A-T、实体信任资产

T019：语义匹配度

定义：品牌信息与用户问题在语义空间中的相关程度，决定是否被召回和推荐的关键因素。

优化方法：围绕用户真实需求而非关键词堆砌

关联概念：语义向量、语义距离

T020：深度思考模式

定义：豆包等AI平台的高级搜索功能，用户可查看AI生成答案时引用的参考资料链接。是GEO分析师了解竞品信源的重要工具。

关联概念：信源反向工程法

T021：LBS（地理位置服务）

定义：Location-Based Service，AI根据用户IP、设备定位等信息优先推荐距离用户较近的本地商家。本地生活服务GEO的重要权重因素。

优化策略：地域关键词、本地化内容

关联概念：地域词

T022：清朗行动

定义：2026年4月起国家开展的为期半年的网络信息内容专项整治行动，重点打击虚假宣传、排行榜、拉高踩低、绝对化用语等违规行为。AI平台据此强化了内容审核规则。

关联概念：排行榜、130%红线

三、内容策略类（8个）