探索 RAG 机制下的 GEO-AISEO
最近我发现自己查东西的习惯变了。以前是 Google 一下，点几个链接，自己拼凑答案。现在？直接问 AI。
这让我开始思考一个问题：大家都不搜链接了，我的博客流量以后咋办？
这就是 GEO (Generative Engine Optimization) 或者说 AI SEO 出现的原因。其实说白了，就是怎么让 AI 觉得你的文章写得好，愿意引用你的内容。
与其看那些满篇术语的“新范式”文章，不如从我们写作者的角度，聊聊在 RAG 机制下，我们到底该怎么写文章。
为什么我们需要关注 RAG？
要搞懂 GEO，得先聊聊 **RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)**。
很多文章把 RAG 说得很玄乎，其实在我的理解里，它就是给大模型装了个“外挂大脑”。
- 大模型不是全知全能的：它有知识截止日期，也不知道你刚发的博客。
- 先搜再写：当有人问它问题时，它得先去“搜”一下（Retrieval），把搜到的相关资料摆在面前。
- 整合输出：然后再基于这些资料，“写”出答案（Generation）。
对于我们做内容的来说，这个过程变了：以前我们要讨好搜索引擎的爬虫，现在我们要讨好的是这个“检索+生成”的机制。
我的 GEO 实践心得
既然原理是这样，那我在写文章时就开始尝试做一些调整。我觉得这不仅仅是为了 AI，其实对读者也是好事，毕竟谁不喜欢逻辑清晰的文章呢？
1. 别再堆砌关键词了，说“人话”
AI 找内容更多是靠 **语义匹配 (Vector Search)**，而不是靠死抠字眼。
以前做 SEO，我们可能会在文章里硬塞“React Native 教程”、“React Native 入门”这种词。但在 AI 时代，用户问的问题通常很具体，比如“React Native 真机调试报错怎么解决？”。
所以，语义的完整性比关键词密度更重要。写文章时，我会更注重回答一个具体的自然语言问题，而不是围绕一个词去凑字数。
2. 结构化！结构化！结构化！
这是我觉得最重要的一点。大模型其实很懒，也很忙。如果你的一篇文章洋洋洒洒几千字，全是废话，找不到重点，AI 可能读完都不知道你在讲啥，提取信息（Extraction）的效率极低。
我现在写文章会刻意用清晰的层级，这其实就是对机器友好的写作方式：
- 结论先行：不要卖关子，开头直接给答案。
- 多用列表和表格：Markdown 的 List 和 Table 是 AI 最容易理解的格式。
- 关键数据要明确：不要说“最近”，要说“2026年2月”；不要说“大幅提升”，要说“提升了 50%”。
当 AI 能轻松从你的文章里提取出结构化的知识点时，它引用你的概率自然就大了。
3. 内容要有“信源”感
大模型为了不胡说八道（幻觉），会倾向于引用看起来权威的内容。
什么是权威？我觉得对于个人博客来说，不是非得有大厂背书。
- 清晰的数据来源：引用了谁的数据，给个出处。
- 外链官方文档：证明你的说法有据可查。
- 独特的实战经验：这是 AI 生成不出来的东西。First-hand experience（一手经验）在 Google 的 E-E-A-T 原则里很重要，对 AI 同样重要。
SEO 死了吗？
有人说 SEO 死了，以后只做 GEO。我觉得太夸张了。
别忘了 RAG 的第一步还是 检索。如果传统的搜索引擎连收录都没收录你的文章，大模型上哪儿去 RAG？它又不会凭空知道你的博客存在。
所以，**基础的 SEO 还是得做 **。Sitemap 要交，Meta 标签要写，页面加载速度要快。GEO 更像是 SEO 的一个进阶补丁，而不是替代品。
总结
未来的流量入口肯定会被 AI 分走一大块。我们做独立站的，可能不再追求“排名第一”，而是追求“被引用”。
这其实对内容质量的要求更高了。洗稿站、采集站可能会死得很惨，因为 AI 最终会识别出谁才是源头。对于我自己来说，保持原创，多分享真实的经验，把文章结构梳理得连 AI 都能秒懂，这可能就是最好的 GEO 策略。