GEO 术语表

让品牌、商品与证据在生成式 AI 的回答里被看见、被引用、被推荐的一套方法。它不是把 SEO 重写一遍，而是把内容变成可引用的答案资产。

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可以被模型直接引用、比较和交易的结构化内容：答案单元、商品实体、证据、政策与本地化表达。

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页面里一段 80–120 字的自洽答案：结论、证据、差异、下一步。它的作用是让 AI 不用猜就能摘出一句准确的话。

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品牌在 AI 答案里出现的程度，通常拆成提及、引用、推荐、成交四层，而不是一个模糊的“有没有被 AI 提到”。

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在固定 prompt set 下，品牌被 AI 答案引用次数占该品类总引用次数的比例。它比“提及次数”更接近信任。

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一组固定、可复现的买家问题，用来按月测量 AI 可见度。好的 prompt set 覆盖市场、语言、购买阶段和品类，而不是只问品牌名。

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把商品拆成实体、变体、属性、替代、兼容与配件关系的一张图。AI 看到的不是一条 SKU，而是这些关系。

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一个可以被独立识别的对象：品牌、商品、品类、人物或组织。实体不存在或说法不一致，AI 很难稳定引用你。

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Schema.org 里的属性，用一组 URL 告诉机器“这些主页说的是同一个实体”。它是实体消歧最便宜的工具之一。

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放在站点根目录的一份 Markdown 索引，用标题、摘要和链接告诉生成式引擎“这里有什么”。它是说明书，不是排名开关。

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告诉搜索引擎与 AI 同一页面的不同语言/地区版本之间的关系。它解决“谁对应谁”，不解决“每页都能被抓到”。

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用 Schema.org 等词汇把商品、价格、库存、评分、组织等事实写成机器可读的字段。目标不是“通过校验”，而是让关键事实可被确认。

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给平台、比价、广告和 agent 用的结构化商品清单。在 agentic commerce 里，它越来越像“新的落地页”。

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由 AI agent 代替买家完成搜索、比较、下单、履约跟踪的购物方式。它要求价格、库存、配送、退货和支付接口实时可用。

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从 ChatGPT、Perplexity、Gemini 等 AI 界面跳到站点的访问。它经常丢失 referrer，落进 Direct，需要日志、UTM 和问卷一起补。

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因为做了某件事而多出来的结果，而不是本来就会发生的结果。GEO 的增量要靠对照、holdout 或时间序列来估。

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通过原创数据、专家观点和媒体关系，制造可被引用的第三方事实。AI 引用的是事实与观点，不是通稿。

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Google 用来描述内容质量的一组信号：经验、专业、权威、可信。在 GEO 里，它体现为作者、证据、第三方提及和纠错机制。

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已经被 AI 爬虫抓到的 URL 占可抓取 URL 的比例。它是“可抓取 → 被抓取 → 被引用”漏斗的第一道漏损。

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在 AI 给出的 3–5 个候选品牌里，你出现的比例。它比“排第几”更接近买前决策。

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