你完成了国际生态篇 12/13:现在该有个收尾
如果你做完了前 12 课的所有"立即去做",你已经能做 5 件事:
- 跑完整 6 维诊断:给任意网站打 0-100 分 + 写完整审计报告
- 写 12 个月落地路线图:按起点 + 团队配置 cut 出可执行清单
- 识破服务商话术:12 个反直觉点 + 7 红旗能挡住 90% GEO 提案陷阱
- 写月度 delta 报告:按 6 段模板交付给客户或自己 stakeholders
- 选 1 种商业化路径起步:咨询 / SaaS / 培训,按 6 个月路径动手
但 13 课内容散落 + 术语 50+ + 参考资料 30+,你需要一份可随时查阅的工具书,这就是这一课。
这一课包含 4 部分:
- 50+ 核心术语速查表:按 7 组分类(核心 / Schema / E-E-A-T / 技术 / AI 爬虫 / 实体 / 平台),含定义 + 在哪一课讲过
- 30+ 关键参考资料:按类型分类(学术 / 行业 / 平台官方 / 标准协议 / 时间节点)+ 必读 5 篇标记
- 国际篇 13 课要点总览:每课 1 张卡,4 列 grid 一眼看完
- 完成国际篇 13/13 你能做什么:实操能力清单 + 下一步选项
这一课更像"未来做项目时常回来翻"的工具书,不只是"读完就完事"。建议把这页加书签,做项目时遇到术语 / 想找数据 / 想串知识时常来查。
50+ 核心术语速查表
按 7 组分类,每个术语含定义 + 在哪一课讲过。
核心概念(7 个)
| 术语 |
定义 |
在哪一课 |
| GEO |
Generative Engine Optimization,生成式引擎优化 |
§1 全篇 |
| AEO |
Answer Engine Optimization,部分行业等同 GEO |
§1 |
| Citability |
段落被 AI 系统抽取并整段引用的难易度 |
§2 |
| 134-167 词法则 |
AI 系统优先抽取的段落最优长度(Bortolato 2025) |
§2 |
| 答案前置(Answer-first) |
段落开头 1-2 句直接给出答案,不铺垫 |
§2、基础 §4 |
| Self-Containment |
段落脱离上下文也能读懂的属性 |
§2 |
| Statistical Density |
段落内具体数字密度 |
§2 |
Schema 相关(6 个)
| 术语 |
定义 |
在哪一课 |
| JSON-LD |
JSON Linked Data,Schema.org 推荐的结构化数据格式 |
§6 |
| sameAs |
Schema.org 属性,把不同平台的同一实体链接起来:GEO 单点最大杠杆 |
§6 |
| speakable |
Schema.org 属性,标记适合语音/AI 助手朗读的内容片段 |
§6 |
| knowsAbout |
Schema.org 属性,标记实体的专长领域 |
§6 |
| @id |
Schema.org 实体的站内固定锚点,用于跨 schema 引用同一实体 |
§6 |
| @graph |
在一个 JSON-LD 块中含多个 schema 的模式 |
§6 |
E-E-A-T 与内容质量(5 个)
| 术语 |
定义 |
在哪一课 |
| E-E-A-T |
Experience / Expertise / Authoritativeness / Trustworthiness |
§4、基础 §3 |
| YMYL |
Your Money Your Life:健康/金融/法律/安全等高风险话题 |
§4 |
| Topical Authority |
主题权威:站对一个主题的综合覆盖深度 |
§4 |
| Flesch Reading Ease |
可读性指数,60-70 是 web 内容最佳区 |
§4 |
| Content Coverage |
内容覆盖度:citability ≥ 70 的段落占比 |
§2、§4 |
技术 SEO(10 个)
| 术语 |
定义 |
在哪一课 |
| SSR / SSG / CSR |
服务端渲染 / 静态生成 / 客户端渲染 |
§5、§11 |
| CWV |
Core Web Vitals |
§5 |
| LCP |
Largest Contentful Paint,最大内容绘制 |
§5 |
| INP |
Interaction to Next Paint:2024 年取代 FID 的 CWV |
§5、§11 |
| CLS |
Cumulative Layout Shift,累积布局偏移 |
§5 |
| TTFB |
Time to First Byte,首字节时间 |
§5 |
| HSTS |
HTTP Strict Transport Security,强制 HTTPS |
§5 |
| CSP |
Content Security Policy |
§5 |
| Mobile-First Crawling |
Google 自 2024-07 起完全用移动 Googlebot 抓取 |
§5、§11 |
| IndexNow |
实时索引协议,Bing/Yandex/Seznam/Naver 支持 |
§5、§10 |
AI 爬虫与新基建(8 个)
| 术语 |
定义 |
在哪一课 |
| GPTBot |
OpenAI 训练 + ChatGPT 搜索爬虫 |
§5、§8 |
| ClaudeBot |
Anthropic Claude 爬虫 |
§5、§8 |
| PerplexityBot |
Perplexity AI 爬虫 |
§5、§7 |
| Google-Extended |
Google Gemini 训练爬虫(不影响 Googlebot) |
§5、§11 |
| OAI-SearchBot |
OpenAI 搜索专用爬虫 |
§5 |
| llms.txt |
网站根目录的 markdown 文件,告诉 AI 爬虫优先读什么(Jeremy Howard 2024 提出) |
§8 |
| llms-full.txt |
llms.txt 的详尽版本 |
§8 |
| Content-Signal |
IETF 草案,在 robots.txt 里声明内容用途允许度 |
§5 |
实体与品牌(7 个)
| 术语 |
定义 |
在哪一课 |
| Wikipedia |
维基百科,AI 训练数据基石 |
§3、§10 |
| Wikidata |
维基百科的结构化数据库,无 notability 门槛 |
§3、§10、§11 |
| Q-code |
Wikidata 实体唯一标识符(如 Q12345) |
§3 |
| Knowledge Graph |
Google 的实体图谱,触发 Knowledge Panel |
§3 |
| Knowledge Panel |
Google 搜索结果右侧实体卡片 |
§3 |
| Entity Resolution |
实体识别:AI 判断"这是哪个实体"的过程 |
§3 |
| Entity Disambiguation |
实体消歧义:区分同名实体 |
§3 |
AI 平台(5 个)
| 术语 |
定义 |
在哪一课 |
| AIO |
Google AI Overviews |
§7、§11 |
| GBP |
Google Business Profile |
§7 |
| GMC |
Google Merchant Center |
§7 |
| BWT |
Bing Webmaster Tools |
§5 |
| Featured Snippet |
Google 答案精选片段,与 AIO 70% 优化重叠 |
§7 |
商业化(6 个,§12 新引入)
| 术语 |
定义 |
在哪一课 |
| Basic / Standard / Premium |
GEO Agency 3 档套餐(€2,500 / €5,000 / €9,500) |
§12 |
| 月度 delta 报告 |
Engage 阶段核心交付物,6 段模板 |
§12 |
| 5 阶段客户全生命周期 |
Prospect → Qualify → Pitch → Engage → Retain |
§12 |
| 垂直切入 |
SaaS 工具不做全功能,做单一深度 |
§12 |
| 大众课 vs 进阶课 |
培训课分档($99-499 vs $1,500-3,000) |
§12 |
| ROI 提案模板 |
Pitch 阶段标准提案结构 |
§12 |
总计 54 个核心术语:20 个高频必备 + 34 个低频参考。
常见问题
这一课和前 12 课有什么不同?为什么放最后?
这一课是<strong>工具课</strong>不是教学课——前 12 课每节都在教你"做什么 / 为什么这么做",这一课把术语 + 参考资料 + 13 课要点整理成<strong>可随时查阅</strong>的速查手册。放最后的原因:(1)<strong>术语只有学完才能速查</strong>——开篇就给你 50 个术语 = 全部抽象记不住,学完每个术语都用过 → 速查时一眼能想起情境;(2)<strong>参考资料是"学完想深入读哪些"的指引</strong>——开篇给你 30 个论文 = 你不知道该深入读哪个,学完知道哪些维度你想深挖;(3)<strong>13 课要点总览是"学完后再串一遍"</strong>——把碎片知识连成完整框架。这一课不是"读完就完事"——是"未来做项目时常回来翻"的工具书。
50+ 术语我该全部记住吗?哪些是高频必备的?
不需要全部记住——<strong>分两档</strong>:(1)<strong>20 个高频必备</strong>(每节课都会用到):GEO / Citability / 134-167 词法则 / 答案前置 / E-E-A-T / YMYL / JSON-LD / sameAs / @id / @graph / SSR / CWV / INP / IndexNow / GPTBot / ClaudeBot / llms.txt / Wikipedia / Wikidata / AIO;(2)<strong>30 个低频参考</strong>(特定场景用到):Self-Containment / Statistical Density / Topical Authority / Flesch Reading Ease / HSTS / CSP / Mobile-First Crawling / Q-code 等。判别口径:你跑 6 维诊断 / 写改写计划 / 部署 schema 时会反复用到的 = 高频;你做技术深审 / 出海多市场 / 教学时偶尔用 = 低频。新人先把 20 个高频术语真懂(不只背定义,能解释含义 + 应用场景)→ 30 个低频术语速查时再翻这一课。
30+ 参考资料里我该深入读哪些?时间不够全读怎么办?
按"重要程度 + 时间投入"分 3 档:(1)<strong>必读 5 篇</strong>(< 30 分钟/篇):Princeton + Georgia Tech + IIT Delhi 2024 GEO 论文(KDD 收录)/ Bortolato 2025 段落分析 / Ahrefs 2025-12 75K 品牌研究 / Google 2025 Quality Rater Guidelines 更新 / Jeremy Howard 2024 llms.txt 提案;(2)<strong>选读 10 篇</strong>(30-60 分钟/篇):SparkToro AI 流量增长 / Profound 平台引用研究 / HubSpot AI 流量转化 / Gartner 2028 预测 / Schema.org 完整文档 / Google Search Central + AIO 指南 / IETF Content-Signal 草案 / OpenAI/Anthropic/Perplexity 爬虫文档 / 各平台官方 schema 推荐;(3)<strong>查阅参考</strong>(按需查):剩余 15+ 篇按你做项目时遇到具体问题再查。陷阱:很多人想"先全部读完再开始"——错的。先做 1 个完整项目(如自家网站从 30 → 60 分),做完后再回查参考资料 = ROI 高 5-10 倍。
完成国际篇 13/13 我具体能做什么?我之前没接触过 SEO 也能做吗?
完成 13 课你具体能做 5 件事:(1)<strong>跑完整 6 维诊断</strong>——给任意一个网站打 0-100 分 + 写完整审计报告;(2)<strong>写 12 个月落地路线图</strong>——按起点 + 团队配置 cut 出可执行清单;(3)<strong>识破服务商话术</strong>——12 个反直觉点 + 7 红旗能挡住 90% GEO 提案陷阱;(4)<strong>写月度 delta 报告</strong>——按 6 段模板交付给客户或自己 stakeholders;(5)<strong>选 1 种商业化路径起步</strong>——咨询 Agency / SaaS 工具 / 培训课程,按 6 个月路径动手。完全没 SEO 基础也能做——本课程基础篇 §1-§6 已经把 SEO 必要前置知识讲完了;你跳到国际篇会缺基础概念,建议补完基础篇再继续。判别口径:你能讲清楚"为什么我的网站没人搜得到"+"AI 引用 vs Google 流量的差异"+"什么是 schema" = 你具备国际篇前置 → 直接学 13 课没问题。
学完国际篇我该接着学中文篇还是直接动手做项目?
按"目标市场"分两条路径:(1)<strong>目标客户在欧美 / 国际市场</strong>(出海 SaaS / B2B 服务 / 跨境电商)→ 直接动手做项目,不用学中文篇。先把自家网站从 30 → 60 分做完,跑通完整审计 + 月度 delta + 商业化起步路径;(2)<strong>目标客户在中文市场</strong>(国内 SaaS / 国内服务 / 中文内容创作者)→ 学中文篇 §1-§13。中文篇和国际篇的 65% 重叠(基础方法论一致),但 35% 完全不同——中文 AI 信源生态(豆包 / DeepSeek / 元宝 / 文心)/ 主体合规(ICP / 算法备案 / 蓝V)/ 平台生态(公众号 / 知乎 / B 站)/ 实体识别(百度百科 vs Wikipedia)。如果你做中外双市场 → 必须两支都学。判别口径:单一中文市场 → 学中文篇优先;单一国际市场 → 直接动手;双市场 → 两支都学但优先做项目。