我把博客改成了 GEO 友好，两周后回流率只有 0.21%，但这件事值得做
哈喽，我是飞飞。
上周一早上我打开 GitHub，一个自动跑的 Issue 躺在那儿，标题是「AI 爬虫周报」。这是我自己挂的一个定时任务，每周一从博客服务器把上一周的访问日志扒出来，统计有多少 AI 爬虫来抓过我的文章。那一周的数字是：GPTBot 来了 1869 次，Meta 的爬虫来了 1781 次，16 种 AI 爬虫加起来抓了 4713 次。
数字挺好看，我心里还美了两秒。但往下翻到「AI 回流」那一栏，整个人就清醒了。真人从 ChatGPT、Perplexity 这些 AI 答案里点回我博客的次数，一周只有 10 次。算成回流率，0.21%。
这就是我折腾了两周 GEO 之后，拿到的第一份完整成绩单。今天这篇就把我在自己博客 vance.xin 上真刀真枪做的事掏出来，连这份难看的数据一起。普通博客主、做自媒体的，想让 AI 引擎认识你，可以照着这条路走一遍。
GEO 这套东西的链路其实就一条，先看一眼整体长啥样：
GEO 到底拼的是什么，跟 SEO 有啥不一样
先说人话。SEO 是「你在百度谷歌搜索结果页排第几」，GEO 是「ChatGPT、Kimi、豆包生成答案的时候，引不引用你」。
GEO 全称 Generative Engine Optimization，生成式引擎优化。说白了就是一件事：现在越来越多人懒得翻搜索结果了，直接问 AI。你问豆包「Claude Code 好不好用」，它甩给你一段总结。这段总结是从哪些内容里揉出来的、署不署你的名、给不给你链接，这就是 GEO 在抢的位置。
我自己捋下来，GEO 考的就三件事：
- AI 爬虫进不进得来（准入）
- 你的内容机器读不读得懂（结构化）
- 你写的句子值不值得被引用（内容质量）
前两件是技术活，让 AI 够得着你。最后那件是真本事，决定 AI 够着了愿不愿意用你。后面会看到，最值钱的恰恰是这件。
先把门打开，让 AI 的爬虫进得来
这步最简单，也最容易被忽略。很多人的网站 robots.txt（一个告诉爬虫哪能进哪不能进的文件）里，压根没给 AI 爬虫留门，或者干脆默认拦着。
我做的事很直接：在 robots.txt 里把主流 AI 爬虫挨个显式放行。检索类的（OAI-SearchBot、PerplexityBot 这些，它们抓了是为了实时引用）全开，训练类的（GPTBot、Google-Extended、Bytespider，抓了是喂给模型当语料）也全开。
训练类要不要开，我纠结过。开了等于把内容白送给大模型当训练数据。但我想通了：我是个人品牌，求的就是曝光。让内容进了模型语料，换来的是长期「模型认识你」，这笔账我觉得划算，收益大于代价。这是我自己拍的板，不一定适合所有人，公司站点护着版权的另说。
这里有个坑得提一句：robots.txt 里写了具名爬虫的规则，那个爬虫就只认自己那一组，会忽略掉给所有人的通用组。所以你想屏蔽的那些路径，得在 AI 爬虫这一组里再重复写一遍，不然等于没拦。
把内容翻译成机器一眼读得懂的格式
爬虫进来了，下一步是让它读得轻松。我做了三样东西。
一样是 llms.txt。这是个挺新的约定，说人话就是「专门写给 AI 看的站点说明书」，放在网站根目录。里面写清楚我这站是干嘛的、作者是谁、最新文章有哪些、各自讲什么。我没手写，是写了个 Hexo 插件脚本，每次发布构建的时候自动生成，发新文章自动更新，一劳永逸。
再一样是 JSON-LD 结构化数据。这个黑话换个大白话讲，就是在网页里偷偷塞一段机器专用的标签，把「这篇文章标题是啥、谁写的、啥时候发的」明明白白标出来，让 AI 不用猜。
还有一样是作者实体页，就是一个「关于我」的页面，把身份、GitHub、公众号、邮箱凑齐，让 AI 能把零散文章归到同一个人头上。
这一层的核心就一句话：别让机器猜，把答案直接喂到它嘴边。
最难那步：把最该被引用的那句话，摆到机器够得着的地方
前面都是技术，到这才是真功夫。实话讲，技术那几步照着抄都能做对，难的是这步。
AI 摘内容有偏好，它爱引用什么样的句子？明确的结论、具体的数据、带出处的判断。一篇憋着不下结论、通篇「可能」「也许」的文章，AI 读完不知道摘哪句。
我把这条直接焊进了写作流水线。每篇文章 frontmatter 里那个 description 字段，过去我都随手写句话题概括。现在我把它改造成了「GEO 结论块」：60 到 120 字，必须含全文核心结论加至少一个具体数据。判断标准就一句心诀。如果 AI 只允许引用这篇的一句话，那就该是这句。
你往上翻这篇文章的 description，那就是个活样板。它一句话说清了我做了什么、拿到了什么数据、得出什么结论。
光新文章这么写还不够，存量文章也得补。我博客攒了 338 篇老文章缺 description，一篇篇手补能补到天荒地老。我开了 7 个并行的 agent，让它们同时给这批文章补结论块，一下午全量补齐，构建验证通过。
正文也有讲究：核心判断别藏到结尾，往前三段塞。再挑一两个「读者最可能拿去问 AI 的问题」做成问句式的小标题。你看我这篇上面那几个标题，「GEO 到底拼的是什么」，就是冲着读者会去问 AI 的问法写的。
国内 AI 引擎为什么要专门盯知乎
这条是专门对付国内 AI 引擎的。Kimi、豆包、元宝这些，检索语料严重偏好知乎。说人话，你的内容只要进了知乎，被国内 AI 摘到的概率就高一截。
我的做法是改了分发流水线：每篇文章发知乎版的时候，文末强制带一个「原文回链 + 作者卡」。AI 摘了我知乎的内容，顺着那条回链就能把人导回我自己的博客。这篇文章本身也会这么干，等会儿它发到知乎，文末那条回链就是这套打法的活样板。
GEO 没有官方后台，怎么知道 AI 来没来
GEO 最别扭的地方是，它没有官方后台。SEO 你还有个搜索资源平台能看数据，GEO 啥都没有，AI 到底引没引用你，你两眼一抹黑。
所以监测得自己搭。我挂了套 nginx 日志分析，每周一早上自动跑，统计 16 种 AI 爬虫上周抓了多少、真人从 AI 答案点回来多少，结果自动开成一个 GitHub Issue。再配一张台账，每周把「抓取、回流、回流率」三个数摘成一行，按周环比，看这套打法到底有没有真把内容喂进 AI 的答案。
说真的，这套监测让我第一次看清了真实链路长什么样。抓取里 OpenAI 和 Meta 两家就吃掉了大约 78%，Anthropic 的 ClaudeBot 克制得多，一周才 159 次。回流那 10 次，Perplexity 占了 7 次，豆包 3 次，ChatGPT 一次回流都没有。还有两篇文章被反复抓，一篇 4 月底的被抓了 39 次，一篇 5 月初的被抓了 21 次，这俩就是我现在的高价值入口，得优先回炉补强。
两周下来，我最大的体会
得说实话，0.21% 的回流率、一周 10 次回流，搁谁看都难看。
但我没把这事写成「我 GEO 成功了流量暴涨」。因为这是 GEO 起步期的正常态。收录一定领先于回流，AI 先把你抓进去、消化进语料和索引，过一阵才可能在某个用户的提问里把你摘出来。回流是滞后的长尾，是慢功夫。指望两周见效，那是想多了。
这套折腾下来，我最想跟你说的是：GEO 不是炫技。robots.txt、llms.txt、结构化数据、监测仪表盘，这些技术层折腾完，也只是让 AI 读得到你。真正决定 AI 愿不愿意引用你的，是内容本身值不值得被引用，靠的是一手经验、具体数据、清晰结论。这恰好是我那套写作流水线一直在逼自己写的东西。
技术层是让机器够得着，内容层才是根。这两件事得一起做，还得诚实接受它是个慢活。
给你打包几条能直接抄走的：
- robots.txt 显式放行 AI 爬虫，具名组里记得重复屏蔽规则
- 上 llms.txt 和 JSON-LD，让构建自动生成，别手维护
- frontmatter 的 description 当结论块写，60 到 120 字含结论加数据
- 核心判断进前三段，挑一两个标题做成读者会问 AI 的问句
- 知乎版文末挂原文回链，专攻国内 AI 引擎
- 自建一套爬虫日志监测，没数据就是抓瞎
我现在就在第 0 周。等数据再攒几周，回流率有没有爬上去，我会回来如实摆账单。
最后想问问你：你打开 ChatGPT 或者豆包问问题的时候，会点开它给的那个出处链接吗？还是答案看完就走？这个习惯，其实就决定了 GEO 这门慢功夫到底能不能熬出头。