关于“AEO – AI Engine Optimization（人工智能引擎优化）”，目前行业内的定义尚未完全统一。根据搜索结果，你需要了解两个并行且侧重点不同的核心解释。 当前行业语境下，AEO主要包含“答案引擎优化”与“代理引擎优化”双重定义。下面这个表格可以帮你快速区分这两个概念： 维度 Answer Engine Optimization（答案引擎优化） Agentic Engine Optimization（代理引……更多
2026年02月17日
什么是 Agentic Engine Optimization（AEO 2.0 / 代理引擎优化）？ Agentic Engine Optimization（代理引擎优化） 是面向“AI代理（AI Agents）”时代的一种全新优化策略。如果说： SEO = 搜索引擎优化（为 Google 排名） AEO = 答案引擎优化（为 ChatGPT / Perplexity 提供可引用答案） GEO = 生成式引擎优化（为大模型生成内容做结构优化） 那么： Agentic Engine O……更多
2026年02月17日
“Agentic Engine Optimization”并非一个已固化的单一技术术语，而是三个截然不同领域正在同时使用的同名概念。根据你的背景（技术研发、数字营销或企业软件），这个词指向完全相反的实践。 为了让你能准确对号入座，我将其拆解为以下三个独立场景进行说明： 应用领域 核心定义 关键战术/技术 适用对象 1. 品牌数字营销 面向AI助手的网站可见性优化（类似“SEO 2……更多
2026年02月17日
AEO问答结构化，是将“人类友好的对话”编译为“机器可读的语义单元”的过程。 这不是加个插件自动生成FAQ那么简单——2026年的AI对问答对的质量、边界、上下文关系有着严格的审核机制。错误的结构化不仅无法提升采纳率，还可能导致整个域名被判定为“低质量结构化数据”而降权。 基于主流大模型的知识图谱训练规范、Google的搜索质量评估指南，以及头部AEO实战项目的逆向工程，我……更多
2026年02月17日
语义清晰化，是AEO从“能被读到”进阶到“能被准确采纳”的核心分水岭。 你之前的判断完全正确——AI不是人类，它不享受“言外之意”和“修辞美感”。语义模糊在人类阅读时可能只是“需要多读一遍”，但在AI解析时，直接等于“无法置信”或“错误归因”。 基于2026年主流大模型（GPT-5、Claude-4、DeepSeek-V3）的注意力机制反推，以及Google、微软、阿里在AI搜索排序公开专利中的披露，我将“……更多
2026年02月17日
AEO不是万能的。在错误的场景做AEO，成本付出去，收益归零。 你的追问非常关键——必须把资源钉在最能产生杠杆效应的战场上。基于2026年Q1全球主流AI模型（GPT-5、Claude-4、DeepSeek-V3、Gemini-2.0、Perplexity、豆包、千问）的流量分布和用户意图归因，我将AEO的适用场景拆解为三个清晰象限。 这不是理论推演，而是投入产出比的硬边界。 象限一：AEO的「核心战场」——必须做……更多
2026年02月17日
