生成式引擎工作原理全解:RAG机制、AI引用流程与GEO优化实操指南

生成式引擎优化，也就是GEO，AI利用LLM大语言模型，经过大量文本数据训练的深度学习模型，可以理解或生成自然语言文本含义。AI先理解问题，然后需要（有些用本地数据不需要搜索）进行即时搜索，经过爬行、抓取、收录、索引、排序、提取和引用，生成AI答案（自然语言文本）。

生成引擎优化_百度百科

一、生成式引擎工作核心前提RAG

AI问答在几乎所有主流引擎中都不是完全依赖训练阶段的模型记忆，它主要是采用了RAG机制，RAG，Retrieval-augmented Generation，检索增强生成机制。也即是生成的答案就有部分组成：

• 大语言训练，MML训练阶段的通用语言和基础事实，这是AI可以回答的最底层逻辑，即便不依赖实时检索，也可以回答；
• 针对问题的场景、特定性、具体性等方面进行实时互联网信息检索，根据最新的检索数据，AI做出回答，并且需要加上引用的页面的链接，目前法律要求AI助手必须标出引用，通常在PC端，我们还可以清晰看到很多搜索结果，可能十几个之多，但正常手机端能看到的引用可能只有2-3个，每个AI助手情况不同，问题不同，引用数量也就不痛。

RAG的四个必须遵循的环节：

• 理解问题：理解自然语言的目的，与SEO的关键词不同，它是要明白用户到底想表达什么，而不是只得到几个关键词；
• 检索来源：从已有数据库索引、合作接口和实时抓取内容中召回候选文档；
• 重排筛选：按照内容结构化清晰、可信度、相关度和时效性等筛出高价值来源；
• 综合生成：融合并理解多来源信息，找到核心事实并保留，一般引用很短的一句话，其他都是AI智能生成的，而不是照搬来源的内容。

以百度文心为例，问一个问题，直接搜索出来29个结果页面如下图所示。但这个不好说是不是实时结果，毕竟百度搜索数据库足够大，也许是数据库的内容直接调用，但不管如何，百度的数据足够新。

二、网站内容怎么样才能被AI引用

网站内容想要被AI引用，需要经过几下几个阶段，少一个都不行。

• 被AI爬虫抓取并索引；
• 语义关联性高被召回；
• 可信度高、结构化内容清晰和事实多且具体，通过重排筛选；
• 选取后检查信息没有任何问题，才能在生成环节被正确引用。

不过，从可信度的角度来看，确实挺悲观的，百度给出的29个页面，基本都是超级大战，只有一个小站——迁途智联，这个站基本上没啥权重和流量，说白了，哪个AI都会给机会，只是我们能进去成为召回后选的页面与概率确实不高。

三、GEO与SEO

做好传统SEO的抓取与收录，也就是完成网站的基础的站内优化。GEO需要再此基础之上，完成JSON-LD结构化改造、LLMs.txt和robots.txt的合理设置。需要了解JSON-LD结构化和利于AI优化的协议LLMs.txt的可以参考企业知识网其他两篇文章，链接如下：

《JSON-LD结构化数据与GEO优化核心逻辑》

《LLMs.txt规则文件怎么写?对GEO优化的作用是什么》

我们现在所有的网站优化与调整，以及网站内容都应参照目前符合GEO的标准来完成，顺带做SEO才是正确的选择，不要在用什么所谓的技巧，长久不了，现在引擎都聪明。

• SEO时代：关键词密度和技巧真的好用，争夺高价值词，到了GEO时代，原来的SEO手段很多已经不行了。
• GEO时代：新时代用真实用户提问的语义理解为核心，高价值词几乎百分百拿不到，从而优化细分且具体的场景的长尾提问。

想做好GEO，只有一条路，就是了解哪些长尾提问可以做，做好网站结构化，写好GEO规范的文章，每一篇文章都能给出足够多的事实，让我们的每一篇文章都更可信、更权威、更贴近用户真实提问的语义，从而提升网站的可信度，这个对SEO和GEO同时有好处。根据需求，将部分GEO原创文章分发到权威网站，文章内容可以更快获得AI的引用，尤其是想做某些高价值词，或者是网站基础确实太差且想快点出效果的时候。