GEO 闭环：AI 如何通过“监视”用户行为来实现自我进化？

导读：
获得 AI 的引用只是第一步。如果用户点击进入你的网站后迅速离开，AI 会判定这是一次“失败的推荐”。本文揭示用户交互数据如何反向影响 GEO 权重。

1. RLHF：你的网页正在被“打分”

现代 AI 模型（如 ChatGPT, Claude）的训练过程中，包含一个关键步骤：RLHF（基于人类反馈的强化学习）。而在 AI 搜索的应用场景中，这个“人类反馈”直接来源于终端用户的真实点击行为。

当 AI 在回答中引用了你的网页链接，它会密切关注用户的下一步动作：用户是点击了链接？还是忽略了它？

如果用户频繁地忽略你的链接，或者点击后不满地返回重搜，算法会接收到一个“负奖励信号（Negative Reward Signal）”。这会导致 AI 在未来的相似回答中，逐渐降低引用你内容的概率，甚至将其从信源库中剔除。

在 SEO 领域，我们谈论跳出率；在 GEO 领域，我们更关注“长点击（Long Click）”与“短点击（Short Click）”的区别。

所谓的“短点击”或“弹跳”，是指用户点击你的链接，进入网页看了 5 秒钟，发现内容货不对板或体验极差，立刻点击浏览器后退按钮，返回 AI 界面继续提问。

GEO 的警示：

对于 AI 而言，这种行为意味着：“我推荐的这个信源是垃圾。”

因此，GEO 优化绝不仅仅是优化“给机器看的内容”，同时必须优化“给人看的体验”。如果你的网页加载缓慢、排版混乱、广告遮挡正文，即使你骗过了 AI 的抓取器，最终也会死在用户的投票机制下。

如何向算法证明你的内容是有价值的？答案是“停留时长（Dwell Time）”和“互动深度”。

当用户通过 AI 引用进入你的网站，并花费了 3 分钟深入阅读，甚至点击了站内的其他链接、播放了视频或进行了下载。这些行为数据会被浏览器和搜索引擎的分析组件捕捉。

在 GEO 的评价体系中，这被称为“满足度（Satisfaction）”。高满足度的网页，会被 AI 标记为“优质知识节点”，在知识图谱中的权重会随之提升，从而形成“引用—满意—更多引用”的良性循环。

技术建议： 在着陆页设计中，利用“钩子（Hooks）”技术——比如在文章开头提供核心摘要图表，或者插入相关的短视频，以此来锚定用户的注意力，延缓他们的离开时间。

AI 只是一个中介，最终审判你的，依然是屏幕前活生生的人。

GEO 不止是关于算法的技术博弈，更是一场关于用户体验的回归。只有真正留得住人的内容，才配得上 AI 的推荐。