GEO研究中心

AI搜索与GEO

整理 AI 搜索、生成式搜索优化、品牌实体资料和可引用内容的实操方法，帮助企业理解搜索引擎与 AI 如何发现、理解和引用网站信息。

AI提问列表

每条问题都可以直接用于AI曝光检测，重点查看品牌是否出现、竞品是否占位、推荐理由是否准确。

当网站被镜像导致AI引用重复内容时，原创站点可通过canonical、sitemap、内容版本记录和来源标注等手段声明原创性。本文提供检查对象、证据核验、排查动作及演练步骤，强调不应承诺排名或引用结果。

当AI爬虫因缓存策略返回旧版本内容时，可通过检查响应头、抓取日志和源代码定位问题。本文说明适用条件、核验步骤和留证方法，不承诺收录或AI引用结果。

本文围绕站点启用验证码后AI爬虫被拦截的场景，说明如何通过配置白名单恢复爬虫访问。包含检查对象、证据材料核对、排查动作、适用条件与复核入口，并附演练与FAQ。

探讨网站页面深度（点击层级）如何影响AI收录覆盖率，提供检查动作、核验依据、误区说明及风险边界，帮助企业优化内容被发现的可能性。

本文提供IndexNow协议配置教程，适用于网站负责人和开发人员。内容包括配置前提、执行步骤、验证方法、常见误区及风险边界，强调不保证收录与排名，并提供可核验依据。

围绕网站sitemap搭建规范，说明适用条件、页面或网站检查项、可核验依据、执行步骤、留证材料和不应承诺的结果边界，助力搜索引擎高效抓取。

本文从收录抓取视角出发，说明IndexNow协议如何帮助网站被搜索引擎（特别是AI搜索）更快发现，但需结合robots、sitemap等基础设置，且不保证排名或AI引用。提供检查项、执行步骤和核验方法。

网站迁移后，调整canonical标签的核心是确保新URL被正确识别。本文说明适用条件、检查项、可核验依据、执行步骤、留证材料及不应承诺的结果边界。