GEO 核心：如何成为 AI 答案中的“信源”？
GEO 核心：如何成为 AI 答案中的“信源”？
导读：
在 AI 搜索时代，流量不再来自“排名”，而来自“引用”。本文将解析 AI 算法在筛选信源时的核心指标——信息增益（Information Gain）。
1. 为什么 AI 读了你的文章，却不引用你？
这是目前 GEO 优化中最令人沮丧的现象：你的内容被搜索引擎收录了，甚至被 AI 的爬虫抓取了，但在最终生成给用户的答案中，你的品牌只字未提，流量为零。
原因在于你的内容缺乏“信息增益（Information Gain）”。
这是 Google 和 OpenAI 都在研究的一个专利概念。简单来说，当 AI 已经阅读了 1000 篇关于“如何做红烧肉”的文章后，如果第 1001 篇文章（你的文章）只是重复了相同的步骤和观点，AI 就会判定该文章的“增益值”为零。
在 RAG（检索增强生成）的逻辑里，AI 为了节省算力并提高回答质量，会自动剔除那些“冗余信息”。如果你的内容只是对现有互联网信息的洗稿或整合，你就注定无法获得引用。
2. 用“稀缺性”对抗“平庸化”
AI 生成的内容本质上是“平庸”的，因为它是基于概率的平均值。因此，AI 极度渴望那些它“没见过”的信息来补充它的知识库。GEO 优化的关键在于提供稀缺数据。
什么样的内容具有高信息增益？
1. 独家统计数据： “根据我们对 500 位用户的调研...” —— AI 无法凭空捏造数据，它必须引用数据源。
2. 逆向观点： 当全网都在说 A 好时，你通过逻辑论证 B 更好。这种冲突性信息会被 AI 标记为“重要补充观点”。
3. 实时动态： AI 的训练数据有滞后性。关于昨天发生的行业新闻、最新的政策解读，是 AI 的盲区，也是 GEO 的机会区。
3. 警惕“AI 投喂 AI”的死循环
现在很多企业为了节省成本，大量使用 AI 写作工具生成网站内容。这在 GEO 视角下是一种“自杀行为”。
AI 检测算法（如 Google 的 SpamBrain）可以轻易识别出 AI 生成的文本模式。更重要的是，用 AI 写的文章，本质上是对互联网存量信息的咀嚼和反刍，其信息增益无限接近于零。
要想在 GEO 竞争中胜出，必须在内容中注入“含人量”——即人类独有的经验、情感、案例分析和现场图片。只有这些无法被算法预测的信息，才是 AI 眼中的“高价值语料”。
结语：成为源头
在流量分配机制重构的今天，做一个“搬运工”已经没有出路了。GEO 的终极奥义，是让自己成为信息的“源头”。
当 AI 不得不引用你来证明它的回答是准确的时候，你就赢得了这场游戏。