定义
RAG 是这样一种模式:先检索与问题相关的文档,把它们作为上下文交给模型,模型再写出回答。多数会展示来源的答案引擎,做的都是某种形式的 RAG。
为什么重要
它解释了为什么「段落质量」胜过「页面质量」。检索器选的是片段,所以一个很强但相关片段淹没在大段文字里的页面,可能输给一个更单薄、却有一段干净切题内容的页面。
如何衡量
去读你站点上真正被引用的那些段落,而不是假设整页都被读过。如果被引的段落不是你会选的那一段,那就是要编辑的地方。
两者在技术访问与内容质量上重叠;但 GEO 衡量的是答案本身——品牌是否被点名、被推荐、被引用——而不是排名位置。
保持问题集稳定并按固定频率复测,再做同口径比较;同时改问题和频率会让结果失去可比性。
不等于。页面可能只是作为背景被引用,而真正被推荐的是竞品;两者使用独立口径报告。
草稿可以由 AI 生成,但发布的每一篇都经过人工审阅 —— 没有内容会自动上线。
有重叠但不相同。两者都奖励清晰可信的内容;但只有一边的衡量标准是「模型是否在答案里点名你」。
来自产品里衡量的真实做法 —— 官网的说法和工作台里的数字指的是同一件事。