解密大模型推荐算法
深度拆解 GEO 技术实现

作为技术负责人或增长黑客，你可能已经厌倦了关于“内容为王”的陈词滥调。你想要知道的是：在代码层面，我到底该怎么改，才能让 ChatGPT 抓取我的网站？

本文将剥离营销术语，从计算机科学的角度，剖析大语言模型（LLM）与搜索引擎结合时的检索、排序和生成逻辑。

1. 理解 RAG 机制

现代 AI 搜索的核心技术是 RAG (Retrieval-Augmented Generation)。如果你的网页内容无法被准确地“分块” (Chunked) 或者“向量化” (Embedded)，LLM 就无法理解你。

2. 向量友好的内容架构

AI 爬虫通常按 HTML 标签进行切分。混乱的 HTML 结构会导致语义断裂。

✅ 最佳实践：

<section id="pricing">
  <h2>GeoBrand 企业版定价</h2>
  <p>GeoBrand 企业版费用为每月 $299，包含 10K API 调用。</p>
</section>

使用语义化标签 `section`, `article`, `header`。确保每个 `h2` 下面的段落紧密围绕该标题，利于 Chunking。

3. JSON-LD：给 AI 的“使用说明书”

不要只用基础的 Schema。要使用嵌套的、富含实体关系的 Schema。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "GeoBrand AI",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "299.00",
    "priceCurrency": "USD"
  },
  "brand": {
    "@type": "Organization",
    "name": "GeoBrand Inc.",
    "sameAs": [
      "https://twitter.com/geobrand",
      "https://github.com/geobrand"
    ]
  }
}
</script>

SameAs 属性： 它是实体消歧 (Entity Disambiguation) 的关键，告诉 AI 你的社交媒体账号，传递权重。

4. 技术实施清单