2026年10月25日
结构化数据（Schema）对 AI 到底有没有用
Schema 不是万能钥匙，但它是目前唯一能让机器“确定地”理解页面类型的公开手段。用对了，理解成本骤降。
阅读全文 →行业观察
每天 5 篇，只写能落地的东西。
2026年10月24日
GEO 效果怎么衡量：六个指标和一套复测方法
不要用曝光量验收 GEO。六个可复核的指标 + 同题复测的方法，才能判断这件事到底有没有做成。
阅读全文 →2026年10月24日
千问和豆包，内容偏好差在哪
同样一个问题，两个平台给出的答案结构完全不同。搞清差异，才不会用一套内容打天下。
阅读全文 →2026年10月23日
本地商家做豆包推广：先统一信息，再谈内容
地址三个版本、营业时间两个说法、电话换过两次——AI 不敢引用这种品牌。先把信息统一，比写十篇文章有用。
阅读全文 →2026年10月23日
实体一致性：GEO 里最被低估的一个变量
AI 判断“你是谁”靠的是各来源的交叉验证。名称、地址、电话、业务范围打架，它就换一家更确定的。
阅读全文 →2026年10月22日
为什么你的官网 AI 不引用：七个结构问题
不是内容不够多，是内容没法被“切出来用”。七个最常见的结构问题，改完就有变化。
阅读全文 →2026年10月22日
GEO 第一步不是写文章，是建问题集
关键词列表是给搜索引擎看的，问题集是给 AI 看的。这两件事的差别，决定了 GEO 有没有靶子。
阅读全文 →2026年10月21日
豆包的答案从哪里来：三个来源，三种优化动作
模型记忆、联网检索、生态内容——豆包回答的三个来源，分别对应完全不同的优化手法。搞混了就是白干。
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