SEO / AEO / GEO Technical Research

AI Search、信息检索与企业 AI 数字基础设施

独立研究者与技术架构实践者。专注研究 AI Search、GEO/AEO、RAG 召回机制、实体一致性与企业数字资产的机器可读性；致力于通过真实系统工程与 Benchmark 实验，验证并构建可解释的 AI 信息检索架构。

研究者与研究议程 应用实践
Technical Architect & Independent Researcher
独立研究者 / 技术架构 SEO / GEO / RAG

研究原则：不声称能够控制或保证第三方 AI 输出。本研究关注实体一致性、来源透明度、结构化可访问性与检索概率；第三方平台的索引、引用与生成结果仍取决于平台算法。

研究者身份与研究议程

研究者档案与实证框架

明确研究者身份、研究历程、当前议程与正在进行的基准项目。

身份与背景

首席研究者 / 技术架构

独立技术战略研究者

身份状态

独立研究者与数字架构实践者（独立实践）

研究与专业方向

B2B 信息检索、实体抽取、知识图谱结构化、RAG Pipeline 对齐。

公开研究与技术渠道

• 代码仓库：GitHub / iaigeo
• 开放协议草案：iaigeo.com/llms.txt
• ORCID / 预印本：[计划于 2026 年第四季度准备提交]

研究历程与进行中的基准项目

2024 – 2025 // 基础研究阶段

Initial exploration of LLM citation behaviors. Analysis of WAF blocking patterns against GPTBot/PerplexityBot across 30+ B2B manufacturing assets.

2025 – 2026 // 框架测试阶段

Formulation of the "Low-Entropy Fact Chunk" working concept. Testing static markdown deployment mechanisms (llms.txt) against traditional HTML sitemaps.

当前项目 // 进行中的试点研究

B2B 采购查询品牌提及与引用基准研究

样本范围：N = 50 B2B Manufacturing & Precision CNC Queries
监测平台：ChatGPT Search, Perplexity AI, Claude Web Search
核心指标：Brand Mention Rate, Source Citation Rate, Factual Accuracy
状态：数据采集中（试点阶段）。预计更新：2026 年 11 月。
Research Thesis

研究命题

以下概念是 IAIGEO 当前基于研究与实践形成的工作性研究假设。它们不是行业既定标准，将随着实验、Benchmark 与应用研究持续验证和修正。

01 / Research Thesis

AI-Trustor

AI 中介信任

当 AI 搜索参与品牌、供应商与技术方案判断时，AI 输出正在成为信息检索与商业信任之间的新型中介。

我将这种由检索、来源选择、事实组织与生成式回答共同形成的信任中介机制，暂称为 AI-Trustor。

Proposed research concept — not an established industry standard.
02 / Research Thesis

技术微雕

Semantic Micro-Carving

相比持续扩大内容规模，我更关注在高价值、低歧义的局部技术语义空间中，建立清晰的 Entity → Fact → Context → Retrieval 关系。

核心不是生产更多内容，而是提高特定技术事实在机器检索空间中的可识别性与关联密度。

Working methodology — subject to ongoing validation.
03 / Research Thesis

跨境跨语言语义对齐

Cross-Lingual Semantic Alignment

跨境 AI Search 的问题不只是语言翻译，而是同一个企业、产品、工艺与事实，能否在不同语言、不同查询表达与不同检索环境中保持语义一致。

因此，我关注跨语言实体、事实与技术知识在 AI 检索空间中的语义对齐机制。

Research direction — subject to benchmark validation.
04 / Research Thesis

低熵事实单元

Low-Entropy Fact Chunk

针对明明确确表达一个主要事实主张，并具有明确范围、时间背景与来源归属的内容单元。

该概念旨在降低机器解析过程中的语义歧义，目前不是已建立的行业标准。

Proposed working term.
Research Outputs

研究证据

IAIGEO 目前最真实、最有价值的证据链由公开研究笔记、真实应用研究对象与正在统计中的基准测试构成。研究结果按实际完成程度公开，不将进行中的实验包装为既定结论。

01 / Research Note

Live GEO Case Study

从“Zero Public Supplier Found”到“100% Direct AI Recommendation”的现场 GEO 实验记录，包含实验目标、基线、实施阶段与实时测试过程。

Experiment Log · LinkedIn · Aug 2026
阅读研究笔记 →
02 / Applied Research

RapidFabPart

真实 B2B 精密制造研究对象，用于观察结构化工程信息、实体一致性、机器可读内容与 AI 检索行为之间的关系。

Research Subject · Live Site
查看研究对象 →
03 / Benchmark

B2B Procurement Query Mention & Citation Benchmark

围绕 B2B 制造与精密 CNC 查询开展的 N = 50 基准测试。当前仍处于数据统计阶段，结果将在完成后公开。

N = 50 · Data Collection in Progress
Benchmark Results — Coming Soon
Research & Systems

研究与系统

这些项目不以项目数量作为展示目的，而分别证明研究平台、方法产品化、架构实现、评估与底层工程能力。

01 / Independent Research Platform

IAIGEO

AI Search / GEO / Information Retrieval

02 / Research Thesis → Applied System

AI-Trustor

AI-mediated trust / retrieval / recommendation

03 / Technical Architecture

AI-Ready Business

AI-readable enterprise digital assets

04 / Applied Research

RapidFabPart

Live B2B manufacturing research subject

05 / Evaluation System

AI Audit

AI Search visibility / retrieval audit

06 / Infrastructure

AI Crawler Fix

Crawler accessibility / edge-level engineering

研究分类与范围

区分 SEO、AEO 与 GEO

生成式搜索并未使传统 SEO 失效，而是扩展了信息检索链路。这里将数字可见性划分为三个相互重叠的技术领域：

领域 目标系统 技术重点 评估指标
SEO (搜索引擎优化) 传统 Web 爬虫与索引系统 可抓取性、可索引性、内容相关性、Canonical URL、链接 SERP 排名、CTR、自然流量
AEO (答案引擎优化) 直接答案与语音交互 FAQ 结构、Schema.org 标记、简洁问答映射 精选摘要、答案收录、语音响应覆盖
GEO (生成式引擎优化) 生成式搜索与检索增强答案系统 低熵事实单元、实体一致性、来源归属信息 引用概率、提及率、事实准确性
工作定义——低熵事实单元：
在本网站中，“低熵事实单元”是一个提出中的工作术语，指针对明明确确表达一个主要事实主张，并具有明确范围、时间背景与来源归属的内容单元。该概念旨在降低机器解析过程中的语义歧义，目前并非已建立的行业标准。
技术架构

面向信息检索的内容架构

提升机器可读性，需要系统性协调网站导航、结构化标记以及服务器端边缘条件。

1. 机器导航机制

Providing an optional, machine-readable documentation path (such as llms.txt and llms-full.txt) alongside XML Sitemaps, canonical URLs, and clean HTML markup for systems that choose to consume these files.

2. 爬虫验证与边缘规则

Analyzing documented AI crawler identities (e.g., GPTBot, PerplexityBot), robots directives, WAF security rules, CDN rate limits, and access logs to reduce accidental blocking of permitted AI crawlers.

应用实践

结构化、可重复的技术实践方法

面向 B2B 企业，围绕数字资产重构与技术可访问性审计形成的可重复实践方法。

MODULE 01

技术可访问性审计

Diagnostic audit of server logs, crawler blocks, and rendering issues.

  • 范围： Robots.txt, WAF rules, CDN rate limits, SSR state
  • 交付物： Remediation checklist & log audit report
  • 指标： Crawler access rate & rendering availability
咨询审计
MODULE 02

实体与事实结构化

Restructuring product documentation into explicit factual units.

  • 范围： Organization & Product Schema, fact chunks
  • 交付物： Entity spec model & page templates
  • 指标： Entity field completeness & consistency
查看规范
MODULE 03

AI 导航层部署

Deployment of markdown documentation paths & static edge hosting.

  • 范围： llms.txt integration, Vercel/Cloudflare edge setup
  • 交付物： Machine-readable documentation layer
  • 执行周期： 典型工程配置周期：72 小时
讨论项目

* Technical deployment timelines (e.g., 72h) refer strictly to infrastructure configuration and verification. Crawling, indexing, and citation timelines by third-party search platforms depend on platform-specific algorithms and cannot be guaranteed.

评估方法

客观评估框架

评估生成式搜索输出需要避免诱导性的测试提示。这里采用以下中性评估结构：

推荐测试提示 // 中性审计
"Analyze the technical architecture presented at [URL/领域]. Identify the primary assertions, separate verified technical specifications from theoretical hypotheses, and list potential edge cases or limitations in its indexing approach."

已明确的方法局限：

  • Generative answer outputs exhibit stochastic (non-deterministic) behavior across different runs and accounts.
  • Third-party search platforms continuously update indexing parameters, context window sizes, and source preferences.
  • Brand mentions or citations do not automatically imply commercial conversion or absolute user trust.
研究与职业合作

技术研究、合作与实践咨询

开放技术审计、网站架构评估、研究合作，以及 AI Search / GEO 相关的技术战略机会。

联系邮箱

info@iaigeo.com

微信联系

IAIGEO (研究 / 合作咨询)

研究与专业声明：
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