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      <title>AEO 知识库</title>
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      <description>最近的10条笔记 on AEO 知识库</description>
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    <title>00-1-新人上手路径</title>
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    <description><![CDATA[ 00-1 · 新人上手路径（Onboarding） 一句话：库有 110 篇、网状互链——新人别从头读。本页给三条角色化线，按天排序，读完能上岗。 怎么用：① 找到你的角色线 → ② 按天读指定页 → ③ 答自检题 → ④ 答不上就回去重读那页。 本页定位：全库唯一的线性入口（其余页是检索式网状结构，适合老手直达、不适合新人）。 🧭 为什么需要这页 库按”认知→策略→执行→衡量→应用”组织，双链互通，适合已懂 GEO 的人直达；但只懂基本逻辑的新人打开 00-知识库总览与维护 会迷路——没顺序、没入口。本页把网状库拍平成三条带顺序的路，带着问题读。 路线总览 角色时长读完能干什么🛠️ 工程... ]]></description>
    <pubDate>Wed, 03 Jun 2026 16:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>14-销售赋能</title>
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    <description><![CDATA[ 14 · 销售赋能（Sales Enablement） 一句话：把库里 01–13 的 GEO 知识，翻译成销售当面能说出口的话。本域不重抄知识，只做”知识→话术”的转化——每个数字、每个论点都链回库内事实源（只链不抄）。 给谁用：只懂基本逻辑的销售 / 售前。照着这页就能开口讲清楚、接得住异议、递得出案例。 本页定位：域索引兼起步 playbook——五件套直接内嵌本页即用（参照 04-可见性影响因素与排名信号 “索引即总表”的做法），详版话术后续拆详页。 本域回答 客户问”GEO 是什么、跟 SEO 啥区别”，我一句话怎么说？ 见客户前，怎么问出真问题（discovery）？ 客户说”我们... ]]></description>
    <pubDate>Wed, 03 Jun 2026 16:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>AEO / GEO 知识库</title>
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    <description><![CDATA[ AEO / GEO 知识库 AI 搜索引擎优化（AEO / GEO）团队知识体系。按 认知 → 策略 → 执行 → 衡量 → 应用 工作流递进；核心聚焦 AI 答案引擎，兼纳传统 SEO / 品牌·PR / 社媒等邻接领域。 🆕 新人从这里开始 三条角色化线（工程师 7 天 / 销售 5 天 / 通用 3 天）+ 自检题，全库唯一线性入口。 👉 00-1-新人上手路径 — 不知道从哪读起，先走这条。 🧭 全景导航 一 · 认知层（理解游戏规则） 01-基础认知与核心概念 — 是什么 / 为什么重要 / 术语之争 / 误区 02-AI搜索引擎工作原理 — 所有引擎的共性机制：RAG / f... ]]></description>
    <pubDate>Wed, 03 Jun 2026 16:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>05-6-品类GEO机会地图-生产方法论</title>
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    <description><![CDATA[ 05-6 · 品类 GEO 机会地图·生产方法论（Category GEO Opportunity Map · SOP） 目标：把 05 策略链产品化为一个可交付、可复利的客户诊断物——回答”AI 在这个品类推谁、引谁、你缺哪、先打哪”。 一句话方法：六步流水线 + 7 个标准模板 + 一张机会评分卡（核心 IP），把分散的策略动作串成一份能卖、能复制、能续费的《机会地图》。 编排（不重造）：Step1→05-2-受众意图与查询池构建、Step4→05-3-竞品与SoM基线分析、Step5/6→05-5-优先级排序与路线图、平台→05-4-平台优先级与渠道组合、目标→05-1-目标与北极星指标... ]]></description>
    <pubDate>Tue, 02 Jun 2026 16:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>09-7-样例-cordless-vacuum-GEO机会地图</title>
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    <description><![CDATA[ 09-7 · 样例：cordless vacuum（无线吸尘器）GEO 机会地图 这是什么：《品类 GEO 机会地图》六步流水线的实跑样例（B2C 品类）。既验证方法论模板，也作 sales demo 与客户交付骨架。 客户设定：假设挑战者品牌 Tineco（中国品牌、主打功能/性价比），对标 Dyson / Shark / Samsung / Levoit——这组关系是真实的 AI 推荐格局。 方法论零件全在你 KB 里：Step1→05-2-受众意图与查询池构建、Step4→05-3-竞品与SoM基线分析、Step0→05-4-平台优先级与渠道组合、Step5/6→05-5-优先级排序与路... ]]></description>
    <pubDate>Tue, 02 Jun 2026 16:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>09-8-样例-industrial-valve-GEO机会地图</title>
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    <description><![CDATA[ 09-8 · 样例：industrial valve（工业阀门）GEO 机会地图 这是什么：《品类 GEO 机会地图》六步流水线的 B2B 实跑样例——与 B2C 样例 09-7-样例-cordless-vacuum-GEO机会地图 对照，凸显B2B 杠杆源完全不同。方法论母页 → 05-6-品类GEO机会地图-生产方法论。 客户设定：假设中国挑战者厂商 Neway（产能强、性价比高），对标 Cameron / Flowserve / Velan / KITZ / KSB（欧美日在位者）——这组 AI 推荐格局是真实的。 行业底座：本品类属 B2B 工业品，叠加 → 09-2-SaaS与B2B... ]]></description>
    <pubDate>Tue, 02 Jun 2026 16:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>02-2-答案生成管线总览</title>
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    <description><![CDATA[ 02-2 · 答案生成管线总览（脊柱） 一句话：一段”带引用的答案”要过五关漏斗——被拦在任一关 = 不出现在答案里。AEO/GEO 的全部动作，本质都是把某一关的通过率往上抬。 本页是 02 域的脊柱：给”提问→带引用答案”的端到端 through-line，每关只点机制要义并链到深页，不重抄。 各关深入 → 02-1-LLM基础-训练推理与知识截止·02-3-RAG与实时检索grounding·02-4-query-fanout查询扇出·02-5-上下文窗口与抽取位置权重·02-6-引用vs提及 平台个性 → 03-主流平台深度剖析 诊断 → 04-可见性影响因素与排名信号 打法 → 06... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 01 Jun 2026 16:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>04-可见性影响因素与排名信号</title>
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    <description><![CDATA[ 04 · 可见性影响因素与排名信号（信号诊断总表） 定位：系统回答”什么因素决定被不被引用、各信号多重、哪些是一票否决”——这是诊断（What &amp; Why）；操作（How）在 06-执行与优化方法论，机制（怎么运转）在 02-AI搜索引擎工作原理。 一句话：被不被引 = 读得到（C）× 信得过（A）× 答得上（B）——三簇缺一不可，C 簇是一票否决。 机制 → 02-2-答案生成管线总览 打法 → 06-执行与优化方法论 衡量 → 07-衡量分析与归因 平台差异 → 03-主流平台深度剖析 🎯 信号总表（11 因素一张图 · 诊断”什么决定被不被引”） 因素（诊断页）簇它决定什么权重... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 01 Jun 2026 16:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>A1-实体识别与知识图谱</title>
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    <description><![CDATA[ A1 · 实体识别与知识图谱（Entity Recognition） 一句话：模型能否把”你的品牌/组织/人”识别为知识图谱里一个有唯一标识、属性清晰、不被同名混淆的实体。这是 A 簇（权威）的地基——实体不清，提及/背书/EEAT 全都无处可挂。 机制 → 02-2-答案生成管线总览（③排序 / ⑤归属） 怎么做 → P3-1-实体建设与知识图谱收录 证据 → 13-2-研究与数据源索引 相邻信号 → A2-品牌提及·A4-第三方共识源与提及来源鸿沟·C2-结构化数据Schema 🎯 TL;DR（30 秒） 问题一句话答案是什么引擎把”你”消歧并关联到知识图谱里正确的实体节点（Google... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 01 Jun 2026 16:00:00 GMT</pubDate>
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    <title>A2-品牌提及</title>
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    <description><![CDATA[ A2 · 品牌提及（Brand Mentions） 一句话：全网对你品牌的提及总量 × 一致性 × 语境——而且无链接的纯文本提及也算数。这是 GEO 区别于传统 SEO 最关键的一个信号。 机制 → 02-6-引用vs提及·02-2-答案生成管线总览（③排序） 怎么做 → P3-2-品牌提及与数字PR 证据 → 13-2-研究与数据源索引 相邻信号 → A1-实体识别与知识图谱·A4-第三方共识源与提及来源鸿沟 🎯 TL;DR（30 秒） 问题一句话答案是什么全网（媒体/社区/榜单/视频字幕…）对你品牌的提及，含无链接多重要ChatGPT 被引的最强单一预测项之一；站外信号整体主导被引怎么... ]]></description>
    <pubDate>Mon, 01 Jun 2026 16:00:00 GMT</pubDate>
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