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Field notes on AI visibility: how answers get assembled, which sources get cited, and what actually moves the number.
Evidence-led writing on how AI answers get made.
Connecting DaleGEO to Baidu Search Resource Platform
Site verification, push API and sitemap submission are now in place. Three non-obvious issues we hit along the way, written up because they fail silently.
Partner portal is live: two separate tracks
partner.dalegeo.com is open. Resellers buy at internal rates; affiliates earn commission after the refund window. Two different relationships, two different portals.
Platform-by-platform pages for six Chinese AI assistants
New pages covering DeepSeek, Doubao, Ernie, Tongyi, Kimi and Yuanbao — what differs between them in sourcing and citation, and what that changes.
Industry pages: nine verticals, with the limits stated
New GEO pages for law, healthcare, education, B2B services, local services, e-commerce, consumer electronics, beauty and machinery — regulated sectors state their constraints explicitly.
GEO service split into four stages, one page each
Diagnosis, content and sources, monitoring, and site readability now each have their own page — including what each stage does not cover.
品牌实体与知识图谱：AI 怎样认出一个品牌，实体优化该做什么
AI 把两家名字相近的公司说混、把成立年份说错，多半不是措辞问题，而是品牌实体没有立稳。本文解释品牌实体与知识图谱的关系，说明哪些事实最能帮 AI 识别品牌，以及实体优化能做到和做不到的事。
腾讯元宝与公众号内容：元宝引用公众号文章，微信生态 GEO 该怎么做
腾讯元宝在官方介绍里写明，联网搜索覆盖公众号、视频号等腾讯生态信源，而公众号文章对遵守 robots 规则的通用爬虫是关闭的。本文据此梳理公众号内容在元宝里的位置、它与开放网页的关系，以及微信生态 GEO 在测量上要注意的地方。
AI 声量份额怎么算：竞品在 AI 回答里占多少，才是可以比较的数字
被点名率会随整个品类一起涨跌，AI 声量份额看的是被说出口的品牌名里有多少属于自己。本文讲清楚它的计算口径、对称计数为什么要紧、最常见的几种算高方式，以及这个数字说明不了什么。
医疗健康 GEO 合规：医疗广告规则下，医疗机构在 AI 搜索里能做什么
医疗机构做 AI 搜索可见度，第一道门槛不是技术，而是医疗广告规则。本文对照广告法、医疗广告管理办法、互联网广告管理办法和 2025 年发布的医疗广告认定指南，梳理哪些信息可以公开、哪些会被认定为广告，以及 GEO 能做到哪一步。
GEO 服务验收怎么写进合同：效果验收标准该落在哪几条
签 GEO 服务合同时最容易被一笔带过的是验收。本文从民法典对质量条款的规定出发，结合生成式答案本身会波动的研究，说明 GEO 合同里验收标准该约定什么、不能约定什么，以及怎样核对服务商交来的数字。
通义千问商品推荐看什么：购物类问题的 AI 回答与品牌能做的准备
千问接入淘宝天猫全部商品之后，购物类问题的 AI 回答有了新的材料来源。本文依据阿里巴巴官方公告、统计局数据、EMNLP 研究与广告监管规定，说明通义千问商品推荐能确认的依据、品牌能准备什么，以及品牌影响不了的环节。
robots.txt AI 爬虫设置：允许还是屏蔽，两边各要付什么代价
robots.txt 里允许还是屏蔽 AI 爬虫，很多站点是跟风决定的。本文依据 RFC 9309 与各平台官方文档，拆开训练与检索两类爬虫，说明屏蔽 AI 爬虫的影响，以及放行之后仍然抓不到的原因。
B2B 企业 GEO：采购用 AI 搜索找供应商时，候选名单是怎么形成的
B2B 采购的第一份候选名单，越来越多在 AI 搜索里拼出来，没被点名的供应商却毫不知情。本文依据 Forrester 买方调研和 GEO 研究，说明 B2B 企业 GEO 该备什么材料、按哪些角色拆问题，以及它的局限。
AI 回答品牌信息错误怎么办：AI 幻觉的来路与纠正顺序
AI 回答里把品牌的成立年份、服务范围或地址说错，多数不是随机失误，而是材料缺口或旧信源在起作用。本文按研究数据拆开 AI 幻觉与品牌信息错误的几种来路，给出从源头往回改的纠正顺序，以及怎样确认它真的改了。
文心一言引用来源从哪来：百度生态信源与文心一言的推荐依据
文心一言回答品牌问题时用到的材料，和百度体系内的收录、百科词条关系很深。本文依据百度财报、官方发布与百科规则，拆开文心一言推荐依据里能确认的部分和只能自己测的部分，并给出补齐百度生态信源的先后顺序。
GEO 多久见效：把效果周期拆成几段时钟来看
GEO 多长时间有效果，没有人能给出一个固定数字。本文依据 Google、OpenAI、DeepSeek 的官方文档与相关研究，把 GEO 效果周期拆成抓取、检索、模型更新和测量几段，说明每一段由什么决定、哪些环节会拖慢。
做 GEO 需要什么能力：四种能力的组合，以及自建还是外包
GEO 不是 SEO 转岗就能做的工作，它要求的四种能力分布在不同岗位上。本文拆开这四种能力、面试时能问的具体问题、哪些可以外包，以及最小团队配置。
零点击搜索：AI 摘要对点击的影响与品牌流量下降的判断方法
AI 摘要出现后，用户点链接的比例明显下降，但 Google 说总点击量大体稳定。本文对照 Pew 的浏览数据与 Google 的官方说法，说明零点击搜索对品牌流量的真实影响，以及流量下降时该看哪些信号。
连锁品牌的 AI 推荐管理：总部统一什么，门店自己管什么
多门店品牌在 AI 回答里最常见的问题不是没被提到，是各处说法不一致。本文给出口径治理的分工、加盟体系的额外难点、授权与审核机制，以及一份交接清单。
内容社区里的内容会被 AI 引用吗：封闭性与可控性的取舍
社区内容能不能进生成式回答，取决于它是否可被公开抓取，而这一点各平台不同且会变。本文给出判断方法、投放前要确认的三件事，以及为什么核心信息必须落在自己可控的页面上。
AI 爬虫与 JavaScript 渲染：客户端渲染的页面为什么 AI 抓不到
浏览器里内容完整的页面，AI 爬虫拿到的可能只是一个空壳。本文依据 Google、百度与 OpenAI 的官方文档，说明 AI 爬虫与 JavaScript 渲染的关系、页面可渲染性的自查方法，以及改造的代价。
引用份额怎么数：候选名单已经被占住的时候怎么挤进去
引用份额的口径差一点，数字能差好几倍。本文给出正确的计数方式、对称统计的要求、名单已满时可用的两条路径，以及什么时候该放弃某一类问题。
模型更新之后数据变了：要不要重测，历史数据还能不能用
平台换一次模型版本，所有品牌的数据可能一起变动。本文给出识别版本变化的三个信号、历史数据的切段处理、要不要重建基线的判断，以及报告该怎么写。
机械制造企业 GEO：设备厂家怎样在 AI 选型问题里被推荐
设备采购方问 AI 的是工况，不是品牌。本文结合 Gartner 对 B2B 采购者的调查与 schema.org 规范，说明机械制造企业 GEO 的重点为什么是按工况组织材料、参数准确和售后条款公开，以及这些做法的局限。
投流越来越贵，GEO 能不能替代广告：两者的成本结构差在哪
GEO 不是免费流量，它的成本只是形态不同。本文对比两者的成本结构、可控程度与失效方式，说明哪些场景不能替代，以及什么情况下根本不该做 GEO。
为什么 AI 回答里总是那几家：赢家集中之后，后进者还有哪些缺口
生成式回答只给两三个名字，分布比搜索结果页集中得多。本文解释集中是怎么形成的、能观察到什么、后进者的三条可用缺口，以及为什么不该先打品类大词。
长尾问题与 AI 推荐：为什么具体问题里更容易被点名
品类大词里挤不进 AI 答案的品牌，在具体的长尾问题里往往还有位置。本文结合 Pew 搜索行为数据与三篇研究，说明模型为什么在长尾问题上更依赖检索到的材料，以及这套思路的边界在哪里。
多少人在用 AI 搜东西：这些渗透数据能说明什么，不能说明什么
生成式 AI 的用户规模数据常被用来证明搜索已被替代，这个推论站不住。本文给出可核验的两组数据、三个常见误读，以及这些数字对企业决策的实际含义。
哪些问题算商业查询：怎么从一堆问法里筛出真正有价值的那些
问题集里混进没有商业意图的问法，整份数据就失去了参考价值。本文给出商业查询的四个识别特征、必须排除的两类问题，以及给问法打分和配比的具体做法。
豆包推荐品牌依据什么：豆包回答的信息来源，以及怎样在豆包里被提到
豆包推荐品牌时看的是什么？官方用户协议写明了何时联网、搜的是什么；火山方舟的文档列出了头条与抖音资源。本文按官方文档说清豆包回答的信息来源，区分确定的和推测的，并说明品牌能做什么。
小公司做 GEO 划不划算：三个真实的决策障碍，以及怎么绕过去
中小企业在 GEO 上的障碍不是预算，是看不懂交付物、没人维护、以及怕白做。本文逐个拆开，并给出一个两周能完成、不花钱的起步方案。
GEO 预算从哪里出：算营销费、技术费，还是从投流里挪
GEO 的费用结构不像广告也不像 SEO，归到哪个科目会影响考核方式。本文拆开四类支出、三种常见出资方式的利弊，以及第一年预算该怎么分配。
llms.txt 有没有用：官方文档怎么说，llms.txt 怎么写才不白写
llms.txt 有没有用？Google 搜索文档说进入 AI 功能不需要它，Chrome Lighthouse 却把它列为检查项。本文按官方文档梳理它的现状、国内平台的空白，以及值得写的 llms.txt 长什么样。
深圳 GEO 服务商怎么选：一份面谈时能逐条核对的清单
本地服务商的真正优势是可核验，不是距离。本文给出面谈时要看的四类材料、要问的五个问题，以及哪些本地因素其实不重要、什么情况下不必找本地的。
GEO 市场为什么在分化：五个能当场核对的识别信号
效果不可被第三方验证的服务，市场必然分化。本文解释分化的三个成因，给出五个在首次沟通里就能核对的信号，以及把验收写进合同的最小条款集。
GEO 基线测量怎么做：做 GEO 之前先测什么，AI 可见度基线为什么必须先于一切改动
做 GEO 之前先测什么？答案是一份可重复的 AI 可见度基线。本文讲清 GEO 基线测量的问题集怎么来、为什么要冻结、每题为什么至少测三次，以及基线能回答和不能回答的问题。
黑帽 GEO 有哪些做法：六类越界手段，以及它们为什么也不管用
越界的 GEO 手段不只是有风险，多数在机制上本来就无效。本文逐类说明六种做法的违规点与失效原因，并给出甄别服务商时可以直接问的几个问题。
GEO 要不要标「广告」：现行法规对 AI 营销的几条明确要求
AI 营销的合规问题不在未来，现行法规已经有明确条款。本文按条文说明哪些情形必须标明广告、生成内容有哪些标识与准确性义务、特殊品类要先审查，以及甲方和服务商各担什么责任。
DeepSeek 引用来源从哪里来：联网搜索引用哪些网站，推荐品牌依据什么
DeepSeek 的答案有两个来源，训练时读过的公开信息和联网搜索当下检索的网页。官方文档说清楚了哪些，没说清楚哪些，引用列表该怎么看，品牌想弄清自己为什么没被推荐，应该从哪一步查起。
为什么 GEO 的评分不能交给大模型：规则判定与模型生成怎么分工
用大模型给站点打分，分数每次都可能不同，拿它做验收等于没有验收。本文说明哪些环节用固定规则、哪些环节用模型、引用怎么数，以及这套分工要付的代价。
GEO 效果归因怎么做：这次变化到底是谁带来的
数字动了不等于工作有效。模型版本更新、竞品动作、问法漂移和模型自身的随机性都会造成变化。本文给出四个干扰源的排除方法、对照组的设法，以及不能归因的情况。
生成式引擎优化的研究到底说了什么：GEO 原理、结论与样本边界
生成式引擎优化这个词出自一篇 2023 年的论文。本文把 GEO 研究结论逐项拆开：哪些写法被证明有效，关键词堆砌为什么失灵，这些实验的样本是谁，以及结论搬到国内平台时哪些地方不能直接套用。
GEO 和内容营销怎么协同：一套内容两用，但有三件事会打起来
GEO 不需要另起一套内容，需要的是在现有流程里加三个动作。本文讲一套内容两用的具体做法、谁写谁审、排期怎么排，以及 KPI 怎么分才不会两边都说自己没问题。
什么样的内容会被 AI 引用：GEO 内容生产的四个硬标准
被引用的内容有共同特征：具体、可单独摘出、每个主张后面有东西、写明了不适用的情况。本文给出四个可检查的标准、长度的定法，以及哪几类内容在 GEO 里是负资产。
本地服务 GEO 怎么做：附近哪家这类问题的候选池比你想的小
本地问题的候选集很短，一致性比内容量更要紧。本文讲本地提问的三个特点、地址与名称口径怎么统一、本地印证从哪来、按地区批量生成页面的边界，以及八周能做完什么。
AI 怎么描述你的品牌：被提到不等于被说好，语境质量怎么自查
只统计被点名次数会把负面提及和被当反例一起算成进展。本文把答案里的语境分成六类，给出不用工具的打标签方法、一张半天能填完的自查表，以及这份自查说明不了什么。
AI 会读图片和视频吗：图文与视频内容要补哪些文本才可能被引用
生成式回答是文本，图片与视频里的信息只有存在文本等价物时才有机会进入答案。本文讲四个可以补文本的位置、alt 与文字稿的取舍，以及哪些做法纯属白费。
大乐GEO 为什么只做 GEO 这一件事：聚焦的理由与它的代价
客户问得最多的三件相邻业务我们都不做。本文说明聚焦的理由、三个着力点各自要解决什么问题、明确不做的清单，以及这个选择让我们失去了什么。
大乐GEO 代理商体系：政策要点、客户归属规则与不适合的情况
代理商提供客户关系，交付由总部完成。本文写清等级与结算机制、客户归属规则、总部支持的四项内容，以及哪些机构不适合做这件事。
AI 联网搜索怎么改变 GEO：这一次回答有没有查网页，决定了能不能被影响
同一个问题，模型联网检索和依赖记忆回答，品牌能被影响的空间完全不同。本文讲怎么判断走的是哪条路、联网后能介入的三个环节，以及为什么检索候选池不能算作引用。
AI 查询意图分类：什么问题会触发 AI 回答，四类意图各要什么内容
用户向 AI 提问时的意图决定了答案形态，也决定了哪种内容有机会被引用。本文按认知、对比、决策、执行四类拆开，并说明为什么长尾问题比品类大词更值得先做。
大乐GEO 规范实践说明：我们做的四件事，以及客户要求越界时怎么处理
把服务范围写成可核对的条目，而不是一句「白帽优化」。本文给出四项具体做法的操作定义、客户确认机制、遇到越界要求时的处理方式，以及这套规范的成本。
结构化数据对 AI 回答有没有用：Schema.org 该配哪几个类型，又该跳过哪几个
结构化数据常被当成 GEO 的万能解。本文分清它确定有用、可能有用和基本无用的三部分，给出 Organization、FAQPage、Article 的字段取舍，以及三处最常见的配置错误。
FAQ 怎么写才会被 AI 引用：问答内容的取材、写法与三种白写的情况
问答是性价比最高的 GEO 内容形态，因为它的结构和生成式回答的需求天然对齐。本文讲问题从哪里来、答案要满足什么条件、标记起什么作用，以及哪三种 FAQ 写了也没用。
GEO 与 SEO 的区别到底在哪：SEO 做得好，AI 就会推荐你吗
GEO 和 SEO 有什么不同？差别不在「被搜索」与「被推荐」这句对仗，而在优化对象、衡量口径和失败的样子。本文逐项对比，并说明已有 SEO 团队的企业该从哪一步接上。
企业官网 GEO 配置清单：15 项检查，先解决 AI 爬虫抓不到的问题
官网 GEO 的前置条件不是内容，是能不能被抓到、被读懂。本文给出可抓取性、机器可读、可引用性三组共 15 项检查，标明哪几项最常不过关，以及做完之后不会发生什么。
GEO 语义词体系怎么建：从客户原话到可复测的词组表
语义词体系不是一张关键词表。本文给出从收集真实问法、归并成语义词组、判断哪些现在打得动，到配材料清单与保证可复测的五个步骤，以及该推翻重做的信号。
2026 年服务升级：覆盖扩到六家平台，报表按平台分开不做平均
新增腾讯元宝与 Kimi 的覆盖，数据看板按平台分开呈现并保留答案全文。本文列出升级内容、报表的字段与口径，以及六家平台之间哪些指标不可比。
Questions teams ask before they start
What do you publish here?
Method notes on how generative engines pick sources, platform-specific observations, and industry developments that change how GEO work should be done.
Can I reprint these articles?
Yes, with attribution and a link back to the original. If you syndicate to another platform, set a canonical link to the original URL so the two copies do not compete.
How often is this updated?
There is no fixed publishing schedule. Method notes go out once the method has been verified; platform observations go out once a change in behaviour is reproducible. Content published to hit a frequency target is not usable material, for readers or for models.
How are the conclusions here arrived at?
From running the same question set across every platform we cover and recording what the answers cite. Articles state when the measurement was taken. Platform behaviour changes with model versions, so conclusions older than that date need re-verification.
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How do the three sections differ?
Technical notes cover one mechanism per piece. Industry news records changes on the platforms and in the field. Company news carries service updates and announcements. To run a full engagement in order, start from the guides in the learning centre instead.
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