很多企业会困惑：我的内容明明写得很好，为什么豆包、DeepSeek 在回答用户问题时就是不提我？
要理解这个问题，先要理解大模型引用信源时的"取舍逻辑"。综合各家公开信息，主流 AI 平台在做检索增强生成（RAG）时，通常会按以下信号给候选信源打分：
1. 可信度与权威性：内容来源域名是否属于被信任的媒体、机构、百科或行业平台；来自权威域名的信息会被优先采纳。
2. 时效性：当问题涉及最新信息（如产品发布、政策变化）时，近 30 天内的内容权重显著高于陈旧内容。
3. 语义相关性：页面内容与用户问题的语义匹配度。注意这里是"语义"而非"关键词"——把"哪家 MES 厂商口碑好"当成"MES厂商"来做关键词堆砌，效果会大打折扣。
4. 结构化程度：带 Schema 标记、有清晰段落与标题层级、有摘要的页面，更容易被解析并整段引用。
5. 可验证的事实性：包含数据、出处、发布时间、作者身份等内容更容易通过模型的真实性校验。
6. 覆盖广度：同一品牌被多个独立高质量信源共同提及时，模型倾向于"交叉验证"后采纳。
理解了这 6 个信号，GEO 的发力点就清楚了：不是去"说服"某一个大模型，而是让你的品牌在被模型抓取的世界里，同时满足"权威、相关、结构化、可验证"这几个条件。