做 GEO，先确认页面能否被访问、内容是否可信、AI 是否真的引用了它，再决定要改什么。给文章加摘要、生成 llms.txt，或者收到一份“AI 友好度”评分，都不能单独证明流量增加。
本文在 2026 年 10 月 7 日更新，面向有现成网站的站长。下面把官方规则、80AJ 的公开页面检查和可执行的观察方法放在一起。这里没有引用率提升承诺。
1. 把 AI 曝光、引用、访问和收益分开记录
GEO 是 Generative Engine Optimization，即提高内容在生成式回答中的可见性。一次回答提到品牌，不一定附有来源链接；显示链接，也不等于有人点击。
| 要回答的问题 | 应查看的证据 | 不能由它推出什么 |
|---|---|---|
| 页面能被访问吗？ | HTTP 响应、抓取日志、索引检查 | 不能推出已经被 AI 引用 |
| AI 展示或引用了吗？ | 平台曝光报表、引用报表、保留来源链接的回答样本 | 不能推出有读者访问 |
| 读者来了吗？ | 站内统计中的来源、落地页和访问 | 不能直接推出成交 |
| 对业务有帮助吗？ | 下载、项目访问、订阅或推广链接点击 | 点击仍不等于购买 |
Google 于 2026 年 6 月 3 日宣布生成式 AI 表现报表，公告注明 8 月 31 日已向全球网站开放。它提供页面曝光、国家、日期等视图，搜索视图还包含设备维度。先在 Search Console 检查自己站点的数据，不要把普通搜索总曝光全部算成 AI 曝光。来源：Google 官方公告
Bing 的 AI Performance 展示 Copilot、Bing 和部分合作体验中的引用情况。2026 年 6 月新增的主题、意图、引用份额与时间对比，可以帮助判断内容在哪些问题上出现。引用份额不是流量份额，也不代表所有 AI 平台。来源：Bing 官方说明
这次 80AJ 检查没有读取上述两家的账户报表，因此本文不声称本站已经获得多少次 AI 引用。
2. 先用真实页面检查自己的基础
2026 年 10 月 7 日，我们通过普通 HTTP 请求抽查了 80AJ 的 5 篇文章及 1 个问答页。没有伪装成官方爬虫，也没有据此推断真实机器人的访问情况。
| 抽查结果 | 数量或状态 | 解释 |
|---|---|---|
| 页面返回 HTTP 200 | 6 / 6 | 这次请求能正常读取页面 |
| 页面只有一个 H1 | 6 / 6 | 页面主标题数量正常 |
| canonical 指向自身正式地址 | 6 / 6 | 本次未发现地址声明冲突 |
| 文章输出 BlogPosting | 5 / 5 | 有文章结构化信息，不代表被引用 |
| 问答页保留 noindex | 1 / 1 | 动态回答不作为独立搜索入口 |
| 描述以省略号截断 | 3 / 5 篇文章 | 读者无法看到完整的内容说明 |
| 描述只剩一个英文词 | 1 / 5 篇文章 | 摘要生成逻辑存在缺陷 |
样本为本文、企业 GEO 报道、llms.txt 工具报道、Devin 历史报道、梵高动画项目报道及站内问答。这些数字是修复前的定点检查记录，不是全站质量统计。历史工具报道中的价格、活动与版本也不能据此视为现行信息。
最具体的问题出在 Devin 那篇：搜索描述只有 Devin。检查摘要函数发现，它会删除最后一个空格之后的全部内容，即使原文根本没有超过长度限制。中英文混排时，空格后面可能是一整段中文。
复现输入：
Devin Cloud 提供云端开发环境。
长度限制设为 155 字符，旧函数返回：
Devin Cloud
这说明“非空、没有超过字数上限”两项检查还不够。我们增加了短句原样保留、中英文混排、英文单词边界和零长度等回归用例；修正规则是：只在确实超长时截取，并只移除被截断的英文词片段。页面元信息检查的结果要回到实际文字上看。
你可以先检查自己的公开页面：
curl -fsSL https://www.80aj.com/robots.txt
curl -fsSL https://www.80aj.com/2026/06/10/seo-ai-search-strategies/ -o page.html
再查看 page.html 中的主标题、description、canonical 和正文。浏览器能打开、robots.txt 允许抓取，只证明部分条件成立；确认 Google 收录仍需 URL 检查，确认真实机器人访问需服务器记录。
3. 把一篇文章做成可以核验的答案
80AJ 这次选择升级已有地址，因为站内已经有 GEO 内容。旧文只是转述课程资料，却把“核心信源池”等课程说法写成了平台规则。这次删除没有充分证据的推论，保留更新说明和历史出处。
内容可以按一个实际问题组织：读者处于什么环境，遇到什么问题，采取什么动作，得到什么结果，在哪些条件下不适用。把日期、版本和证据写在结论附近，方便读者核查。
例如，介绍自己的Claude Code 翻译插件时，安装命令、数据去向、兼容范围和已知限制，比重复“提升效率”更有用。尚未做过的兼容测试应标明待验证，不能让模型补一个看似完整的结果。
Google 的最新指南强调独有经验和实际价值，也明确反对为了覆盖问题变体而批量制造页面。它没有要求固定段落长度或特殊 GEO 标记。来源：Google 生成式 AI 优化指南
4. 分清 llms.txt、搜索抓取与训练抓取
llms.txt 是一项内容索引提案，不是控制抓取权限的 robots.txt。生成文件成功，只能证明文件存在；要判断某个服务会不会使用它，还得看该服务的说明。来源：llms.txt 提案
Google 明确表示，其搜索系统不使用 llms.txt 来提高可见性或排名。因此，只有在具体工具需要这份索引时，才值得为它投入维护时间；不要把它设成所有网站的 GEO 必做项。来源：Google 对常见 GEO 误区的说明
机器人也有不同用途。Anthropic 将 ClaudeBot、Claude-SearchBot 和 Claude-User 分别用于潜在训练数据收集、搜索以及用户请求访问。制定访问策略时，应区分这些用途。来源：Anthropic 爬虫说明
本次读取 80AJ 的 robots.txt，看到通用规则允许公开内容，限制后台路径，并列出站点地图。我们没有在这次工作中核验所有 CDN 规则或真实机器人日志，因此不把这称为“AI 抓取已全面打通”。
5. 用一个小实验决定要不要继续投入
可以选 20 篇主题和历史流量接近的旧文章，更新其中 10 篇，保留另外 10 篇作参照。先记录完整的 28 天基线，再观察更新后的同长度窗口。这是推荐的实验设计，本文没有把它写成已经完成的试验。
| 每次记录 | 建议内容 |
|---|---|
| 页面 | 固定 URL、更新日期、修改范围 |
| 平台数据 | Google AI 曝光、Bing 引用；各平台分别统计 |
| 回答抽样 | 相同问题、平台、日期、搜索模式和实际引用 URL |
| 站内行为 | 能识别来源的访问、继续阅读、下载或链接点击 |
| 影响因素 | 热点、产品发布、模型变化、统计缺失 |
一次回答没有引用你，不足以证明页面无效。引用次数上升，也可能来自需求或平台变化。样本太少就延长观察，不能把普通前后对比写成严格因果证明。
对靠内容吸引读者的网站，文章还应提供值得打开的材料，例如完整代码、测试条件、配置文件或持续更新的故障记录。答案在 AI 中被展示后，读者仍有理由回来。
更新记录与证据边界
本文原发布于 2026 年 6 月 10 日，当时依据一份社区课程资料清单写成。该历史链接在本次自动访问中返回 403，本文不依赖它确认平台规则。2026 年 10 月 7 日原地重写，保留原地址，补充官方来源及 80AJ 的 6 页抽查记录，撤回旧文对“核心信源池”和平台采纳机制的无依据推断。
本次交付包括内容修订和摘要截断修复。它们能证明页面内容与生成逻辑得到改进；是否增加 AI 曝光、引用、访问或收入，需要单独的数据观察。
