悠长假期

AI建站完成后，别忘了做GEO，让AI搜索引擎看见你_我的网站

A |     

　    一键部署OpenClaw        网站用AI建好了，内容也填上了，然后呢？    很多人忽略了最关键的一步：你的网站能不能被AI搜索引擎看见。     8 月 26 日消息，Artificial Analysis 于 8 月 24 日发布博文，宣布携手 Liquid AI，发布面向手机端的 AI 跑分基准，重点关注 AI 模型在苹果 iPhone 17 Pro 上的表现。    2026年，搜索生态已经彻底变了。越来越多的用户不再从传统搜索框开始，而是直接打开ChatGPT、Perplexity、豆包、Kimi这些AI工具问问题。AI把多个网站的信息整合成一个答案，很多决策在答案层面就完成了。    如果你的内容没出现在AI生成的答案里，那你的网站就相当于“不存在”。其中 Artificial Analysis 负责智能水平测试系统，Liquid AI 负责推理性能测试系统，双方选用 5 项基准测试：BFCL（Berkeley 函数调用排行榜）IFBench（指令遵循测试）AA-Omniscience（知识与认知相关测试）GPQA Diamond（高难度问答测试）MATH-500（数学问题测试）。测试模型对象为 4 bit 量化后体积不超过 8GB 的模型，示例包括 Gemma 4 E2B 和 LFM2-2.6B-Exp。

B |     什么是GEO？    GEO的全称是生成式引擎优化，面向的是ChatGPT、Perplexity这些生成式AI引擎。它的目标不是让页面排第几，而是让你的内容出现在AI生成的答案里、被AI引用。当上下文长度限制为 16K tokens 后，平均基准测试得分最高的是 Nanbeige4.2-3B 和 LFM2.5-2.6B。当响应时间限制为最长 1 分钟时，LFM2.5-8B-A1B 排名第 1，随后是 LFM2-2.6B-Exp、Gemma 4 E4B（Non-reasoning）和 Granite 4.1 8B。    传统SEO强调网页收录、关键词布局、链接结构和点击排名。Nanbeige4.2-3B 是 BOSS 直聘旗下的南北阁实验室推出，仅含 30 亿非嵌入参数（总参数约 40 亿），采用 Looped Transformer 架构，通过在不增加参数量的前提下复用 Transformer 层（循环两遍），提高模型的有效计算深度和容量。GEO则进一步面向大模型语义理解、检索增强生成、引用吸收与多来源整合后的回答结果。    怎么让AI愿意引用你的内容？    第一，用结构化数据标记内容。基于Schema.org的结构化数据是AI搜索优化的核心支柱。

C | 用JSON-LD格式实现Schema标记，告诉AI引擎“这段是作者信息、那段是产品介绍、这个是FAQ”。横轴表示“输出 256 个 token 所需的时间（秒）”，纵轴表示“上下文长度限制为 16K 个 token 时的平均基准测试得分”。“Nanbeige4.2-3B”的基准测试得分与“LFM2.5-2.6B”相当。

D | 在上下文长度限制为 16K 个 Token 时，平均基准测试得分中得分最高的是 Nanbeige4.2-3B 和 LFM2.5-2.6B。当响应时间限制为最长 1 分钟时，LFM2.5-8B-A1B 排名第 1，随后是 LFM2-2.6B-Exp、Gemma 4 E4B（Non-reasoning）和 Granite 4.1 8B。附上相关截图如下：。    第二，在网站根目录生成llms.txt文件。像Visibly AI这类工具可以自动生成并维护llms.txt文件，让AI助手和自动化工具能安全地读取你的网站内容。    第三，内容要有信息增量。AI在生成回答时会评估不同内容片段带来的新信息量。平庸重复的内容根本不会被引用。你的文章需要有数据支撑、有因果逻辑、有独特观点。    第四，多模态内容。2026年的数据显示，主流生成式大模型对多模态内容的解析覆盖率已达92.7%。纯文字内容已经不够了——配图、视频、音频这些多模态素材，正在成为AI引用的新重点。    很多WordPress用户已经开始用AI SEO插件来同时优化传统搜索和AI引用。SEOPress、ThinkRank、Seonix等插件都能帮你自动生成AI优化的标题、元描述和结构化数据。

E |     记住：网站建好了只是第一步，让AI看见你才是关键。

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Published on:02:30:27