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结构化数据与实体页：GEO 的机器可读底座
结构化数据不是给 AI 的隐藏广告词，而是帮助搜索和答案系统理解实体、属性、关系与证据。品牌做 GEO，应把 JSON-LD、实体页和正文口径统一起来。
llms.txt 与 ai.txt：AI 搜索时代的网站索引清单
AI 搜索时代，网站不仅要让搜索引擎能抓取，还要让答案引擎快速理解哪些页面代表品牌事实。本文拆解 llms.txt 与 ai.txt 的定位、边界和落地清单。
AI 爬虫进入用途分级时代：Search、Agent、Training 对 GEO 意味着什么
AI 爬虫不再只是“放行或屏蔽”的单选题。用途分级会影响搜索可见、代理访问、模型训练和内容授权，品牌需要把 robots、内容信号与 GEO 监测放在同一套治理表里。
AI Overview 研究：引用不等于点击，GEO 需要重算可见度
被 AI Overview 引用不等于获得访问，未被点击也不等于没有影响。GEO 需要一套把答案出现、来源引用、点击回流和事实控制拆开看的指标体系。
AI 搜索的信源污染风险：当生成式答案引用 AI 生成内容
AI 搜索引用不再天然等于权威。若答案引擎把 AI 生成页面当作证据，品牌事实、行业知识和用户决策都会受到污染，GEO 需要从曝光优化升级为信源治理。
Pay Per Use：答案引擎的新账本正在成形
当答案引擎消耗内容却不一定带来点击，品牌和出版方需要建立新的价值账本：爬取、引用、总结、代理行动都要被记录、定价和治理。
AI 引用治理：robots、爬虫控制与品牌解释权
品牌既要被 AI 搜索正确发现，又要控制内容被训练、摘要和引用的边界。robots、snippet、AI bot、授权与付费抓取正在成为 GEO 的基础设施问题。
AI 引用来源地图：哪些内容更容易成为答案材料
AI 引用不是随机发生。模型更容易使用结构清晰、事实明确、来源可信、可抓取的材料。品牌要把官网、文档、报告、媒体和第三方评价纳入同一张信源地图。
