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安徽GEO服务商：原来 AI 一直在“白嫖”我的文章

企航互联

2026年09月25日

技术探讨

安徽GEO服务商：原来 AI 一直在“白嫖”我的文章

GEO是什么？

2026年，GEO这个词突然跳了出来，尤其是在央视3·15晚会曝光“AI投毒”后。

GEO的全称叫做“Generative Engine Optimization”，翻译过来叫做“生成引擎优化”，顾名思义，和AI的生成有关。

我们现在在国内的社交媒体搜索“GEO” 或者 “GEO教程”，会发现两个特点：一是GEO的教程还很少，相对传统SEO的教程，GEO的相关文章，视频和论坛，可以说少的可怜，更不必说有什么火爆的教程了；二是排名靠前的，被网站推广的GEO教程，基本都是来自2026年。

这就给人一种错觉：GEO是2026年突然跳出来的吗？

其实不是，如果我们通过某种渠道，在国外的社交媒体上搜索“GEO” 或者 “GEO tutorial”，会发现已经有不少数万播放的视频了，而这些视频大部分来自2025年。

GEO这个术语，或者说这个概念，最先出现于 2年前普林斯顿大学发表的一篇论文中，这篇论文的题目就叫做“GEO: Generative Engine Optimization”，也就是直接以GEO来命名论文了，这是GEO这个词首次被正式提及并发布出来，当时是2024年。我们后面会专门去讲这篇论文。

要说到GEO，就不得不先提一嘴SEO (Search Engine Optimization，搜索引擎优化)。两者是一场“名”与“实”的博弈，SEO重“名”，本质是循名责实；GEO重“实”，本质是由实返名。

传统的SEO ，谷歌一下或者百度一下，浏览器会给出多个蓝色链接，不同的链接对应不同的网页，但是不同网页的排名是不一样的，有的高有的低。当我们试图让自己的网站在这些蓝色链接中排名更高时，就称为我们在进行SEO工作。

而GEO，我们不再试图让自己的网站在搜索结果中排名更高，而是希望让自己创作的内容被AI大模型引用，作为回答参考的一部分。我们希望AI可以采用我们的方案，接纳我们的想法，认可我们的表述，融合我们的思维方式。

更重要的是，我们做GEO的目的，是希望 AI 在回答我们或者别人的问题时，能够对我们的内容进行“标记”，给出属于我们的内容的参考链接，而不是被AI“白嫖”。

GEO的工作流程

我做了一张图片：

GEO工作原理

当用户向AI问出一个问题时，大模型首先会分析用户的问题。

分析完毕之后，大模型会提取出用户问这个问题的意图，然后拆解出可能的子任务或者子目标。

接着，大模型会通过索引对内容进行查找，这里的内容可以是自己训练时的语料库（这部分内容模型相当于已经背下来了），也可以是模型联网搜索到的内容，还可以是通过RAG等技术获取的外部知识库中的内容。

然后，大模型会有一个类似于 Filter（过滤器）的这么一个机制，就是判断自己找到的这些内容和之前拆解用户问题得到的意图以及子任务/子目标是否相关，如果其中一部分内容判断为相关，大模型就会借助这些内容来进行文本生成；如果判断结果是不相关，那么在本次回答中，不相关的内容就会被大模型舍弃掉。这里判断是否相关，大模型会综合不同的因素，例如信任度、知名度，内容的质量高低，等等。

对于最终的生成结果，大模型可能会给出参考文献，可能会给出具体的消息源对应的链接；也有些时候，大模型会直接给出最终的生成结果，而没有附带任何的参考链接。

这里面就有一个问题，虽然大模型总是会借助“判断为相关的内容”来生成回答，但是这并不意味着大模型在每次回答时一定会给出引用参考，给出具体的消息源。有时候你的内容明明被大模型引用了，但是它可能没有给出链接对你进行标注。这个时候，就可以说，你的内容被AI“白嫖”了。

换句话说，你在各个平台创作的内容，可能会时不时地被不同的大模型所查看，所检索，所总结，所引用，但是不一定会被标注，就是说大模型可能会“白嫖”你的内容，在引用了你的内容后却没有去给出一个链接，去告诉读者朋友们：我这次的回答可是引用了某某某的文章噢。

GEO的核心原则

这就牵扯出了在GEO中很重要的一个概念，那就是Influence（影响力）> Authorship（作者身份），意思就是说，如果我进行了优质内容的创作，并且我还在源源不断地产出优质内容，那么只要我的内容被大模型查看、总结、并引用，即便它最后没有给出我的内容的链接，我也达到了我的根本目的。因为AI已经将我的思维，我的思考，我的理解融合进了它的回答里面。

至于怎么让AI 大模型更容易对我们的内容打出一个 Tag，给出一个具体的backlink(反向链接) 去指向我们的内容。我们就必须了解 AI引用的内容来自哪里？

首先是高质量，高认可度，高知名度的内容网站，可以是你的个人网站，也可以是一些平台网站，比如知乎、CSDN、小红书等。

然后是一些知名论坛上的帖子，包括帖子下面的评论，比如百度贴吧，微博，Reddit，X等。

也可以是一些知名的百科网站，例如百度百科，维基百科等。

也可以是一些商家档案，比如企业公开展示的信息、企业的官方网站等。

也可以是一些写“排名”的高热度文章或者官方的排名，比如“最好用的十个XXX产品”，“XX领域最牛的五家头部公司”，“某某地区最棒的XX领域的公司”，等等。

不同用户自己创作的内容，例如一些视频网站或者平台。

所以，如果我们只是去写一些高质量的帖子、博客，那么我们就可能丢失了一半的GEO领域。如果条件允许，同时去创作优质的文章和视频，可以更好地帮助我们进行GEO工作。

那么，在了解了AI引用的内容来自哪里后，我们就可以为自己的GEO工作添砖加瓦了！我们需要去这么干：

1、争取进入“排名”相关的文章或者帖子，尤其是官方给出的“列表”，因为进入官方给出的列表可以有很好的背书效果，会提高大模型对你的品牌或者IP的信任度。

2、持续在个人网站或者其他主流网站上创作优质内容。靠着短期给AI“喂shit”是不可取的，因为现在的大模型很聪明，它们很容易就可以辨别你的文章是高质量的优质文章，还是低质量的灌水文章。如果你想通过短期的投喂大模型很多垃圾内容来提高你自己品牌的GEO，抱歉，短期内可能略有效果，但是时间线一拉长，立马就没影儿了，大模型直接给你降低权重，你发再多都没用。所以要坚持长期地创作优质内容。

3、可以主动问问大模型，你知道XX品牌，XX公司吗？这样的话会推动大模型去主动检索相关信息，促进大模型对你的品牌的“学习”和“吸收”。