RAG 三步与 GEO 的对应关系

  • 检索（Retrieval）：AI 的爬虫先抓取网页建立索引。你的页面必须能被抓到——robots 开放、sitemap 健康、页面可访问、无 WAF 误杀。
  • 增强（Augmentation）：用户提问时，系统检索相关内容作为上下文。你的内容必须可解析——清晰 HTML 文本、语义标题、结构化数据，而非整页图片或 JS 渲染。
  • 生成与引用（Generation + Citation）：模型基于上下文生成答案并标注来源。你的事实必须可核验——参数具体、来源一致、有独立佐证。

每个环节的失分方式

  • 检索失败：robots 禁止、防火墙拦截、页面 404/超时、内容只在 JS 里。
  • 理解失败：关键信息在图片里、标题层级混乱、没有 Schema、正文被营销话术稀释。
  • 采信失败：数据与外部来源矛盾、无认证编号等可验证标识、实体名称混乱。

实操推论：话术改写对照

  • 改写前："我们的产品品质卓越，深受全球客户信赖。"
  • 改写后："DN100 PN16 碳钢法兰，材质 ASTM A105，执行 ANSI B16.5 标准，10,000 件起订，交期 25 天，通过 ISO 9001 与 PED 2014/68/EU 认证。"

改写后每个片段都是可引用的事实。这就是为什么说"把营销话术改写成事实陈述"是最直接的 GEO 改造。

一句话总结

RAG 决定了 AI 引用的三道门槛：抓得到、读得懂、信得过。GEO 的所有技术动作，都是在修这三道门槛。