AEO 与 GEO 术语库

AI 引用指的是答案引擎给生成答案附上的链接或来源标注，用来说明某个说法的出处。引用是最清晰可测的信号，说明某一个具体页面真的影响了模型给用户的回答。

AI Overviews 是 Google 在搜索结果页传统蓝色链接之上生成的 AI 摘要。它直接回答问题，并链接到少数几个被引用的来源，这会减少下方结果获得的点击份额。

答案引擎指的是用一段写好的答案、而不是一串链接来回应提问的系统。多数品牌需要追踪的答案引擎包括 ChatGPT、Google AI Overviews、Gemini、Claude、Perplexity、Copilot、Meta AI、Mistral、DeepSeek、Qwen 和 Kimi。

答案引擎优化（AEO）指的是让品牌在 ChatGPT、Google AI Overviews、Gemini、Claude、Perplexity 等 AI 系统生成的答案里被提及、被准确描述、被引用的一整套做法，而不只是在一页链接中取得排名。

品牌实体指的是品牌在机器可读层面的结构化身份：名称、品类、产品、人员、地点及相互关系，在自有站点与第三方来源中保持一致表述，从而让 AI 系统把它识别为同一个东西。

生成式引擎优化（GEO）指的是影响生成式 AI 模型在产出答案时如何描述、推荐和引用某个品牌的做法。它与答案引擎优化（AEO）可以互换使用：GEO 强调生成答案的模型，AEO 强调那段答案本身。

Grounding（据实生成）指的是把模型生成的答案与检索到的来源文档绑定，让其中的说法可以追溯到真实内容，而不仅仅来自模型参数里的记忆。带引用的答案，就是被 grounding 过的答案。

幻觉指的是 AI 模型给出的自信但错误的陈述。对品牌而言，现实风险是模型凭空编造价格、功能、政策或对比结论，并把它们当作事实反复讲给客户听。

llms.txt 是放在网站根目录的纯文本文件，用 Markdown 格式为大语言模型提供一份经过挑选的站点摘要与重点页面清单。它目前是一项提议中的约定而非标准，作用是补充而不是取代 robots.txt 和 sitemap.xml。

存在分（Presence Score）是一个 0 到 100 的单一指标，用来概括品牌在 AI 答案中的存在度。它综合了被提及的频率、在每段答案里排在什么位置、以及页面被引用的频次，基于一组固定的提问和引擎测得。

提问集指的是品牌在各答案引擎上固定追踪的那组问题，选取标准是它们要代表真实客户询问这个品类的方式。保持提问集稳定，才能让 AI 可见度的数据在时间上可比。

检索增强生成（RAG）是一种架构：模型先在语料中检索相关文档，再基于这些文档撰写答案。多数答案引擎都用了某种形式的 RAG，这也是为什么公开网络上发布了什么，仍然决定着它们会说什么。

AI 声量份额指的是在一组给定提问中，某个品牌被点名的答案占比，与其竞争对手相比较。它回答的是「AI 在这个品类里到底在推荐谁」，而不只是「你有没有出现」。

AEO 技术审计检查的是 AI 爬虫能否抵达、渲染并正确理解站点页面，包括爬虫访问规则、服务端渲染的内容、标题层级、结构化数据、canonical 与语言信号，以及页面新鲜度。

零点击搜索指的是用户没有访问任何结果就结束的搜索 —— 因为答案已经在结果页上给出了。AI 生成的答案大幅提高了以这种方式结束的搜索占比。