什么是 GEO?2025 年企业必须关注的 AI 搜索优化指南
随着 Google SGE、SearchGPT 和 Perplexity 的崛起,传统 SEO 正在经历一场从“关键词匹配”到“意图生成”的范式革命。GEO (Generative Engine Optimization) 应运而生。本文作为 MJMatrix 的年度重磅指南,将全面拆解 GEO 的底层逻辑、排位算法及企业落地的实战策略,助您在“零点击”时代抢占 AI 心智份额。
创始人 / 首席架构师
10年全栈开发经验,专注于 AI Agent 架构设计与 GEO 优化。
随着 Google SGE、SearchGPT 和 Perplexity 的崛起,传统 SEO 正在经历一场从“关键词匹配”到“意图生成”的范式革命。GEO (Generative Engine Optimization) 应运而生。本文作为 MJMatrix 的年度重磅指南,将全面拆解 GEO 的底层逻辑、排位算法及企业落地的实战策略,助您在“零点击”时代抢占 AI 心智份额。
很多 CEO 发现,花重金部署的“企业大脑”最终沦为了员工茶余饭后的聊天玩具。为什么?因为绝大多数 AI 项目停留在 RAG(检索增强生成)阶段,只能“读”不能“写”。本文将揭示从 Chatbot 到 Agent(智能体)的跨越,探讨如何利用 Tool Use 和 Action Model,让 AI 真正接管审批、报销、运维等核心业务流程。
在 SEO 时代,我们追求“3秒打开”以满足人类用户;但在 GEO 时代,SearchGPT 和 Perplexity 的爬虫(Bot)对延迟的容忍度极低。如果你的 TTFB (首字节时间) 超过 300ms,AI 可能会直接判定你的站点“不可用”并跳过抓取。本文深度解析为何高性能架构是 GEO 的地基,并提供基于 Next.js ISR 和 Edge Caching 的提速方案。
OpenAI 正式进军搜索领域,SearchGPT 正在重塑流量分发逻辑。不同于百度的“竞价排名”和谷歌的“十条蓝链”,SearchGPT 采用“直接答案+引用链接”模式。最致命的是,我们发现 SearchGPT 的爬虫目前无法像百度蜘蛛那样完美解析 JavaScript。本文将揭示这一技术隐患,并教你如何调整官网架构,接住这波 AI 搜索的泼天流量。
营销部门最喜欢的形容词(“顶尖”、“一流”、“极致”),在 AI 搜索引擎眼中却是“噪音”。本期实验室揭示了 NLP 模型如何处理主观评价。我们将展示如何通过“去形容词化”和“数据实体化”的文案重构,将网页的语义密度提升 5 倍,让 ChatGPT 真正认可你的行业地位。
为什么有些深度好文 Perplexity 视而不见,而有些“干巴巴”的文档却频频被引用?在 GEO 实验室的第二期,我们对 MJMatrix 博客进行了 A/B 测试。结果令人震惊:将文章重构为新闻学的“倒金字塔”结构(结论先行)后,AI 引用率提升了 300%。本文揭示了 AI 的阅读偏好——它没有耐心听你讲故事,它只要答案。
这是 MJMatrix 内部的一次真实复盘。在官网刚上线时,我们发现 ChatGPT 竟然信誓旦旦地说我们是一家“做矩阵键盘的外设厂”。本文记录了我们如何通过一行关键的 JSON-LD 代码,利用 Knowledge Graph (知识图谱) 强行“纠正”大模型的认知,让 AI 从概率猜测转向确定性引用。
在 AI 应用开发中,Prompt 的微小改动可能导致生产环境的灾难性后果。本文提出 "Prompt as Code" (PaC) 理念,详解如何利用 Git 管理提示词版本,并基于 GitHub Actions 构建自动化的 Prompt 评估与发布流水线,确保每一次发布都可追溯、可回滚。
大模型应用(LLM Apps)不仅昂贵,而且像一个难以调试的“黑盒”。本文详细拆解如何利用 OpenTelemetry 标准构建 AI 可观测性系统,从 Token 成本审计、RAG 检索链路追踪到延迟优化,为企业提供一套可落地的监控架构方案。