我们为什么做这个网站
AI 搜索正在改变人们获取信息的方式。DeepSeek、ChatGPT、Kimi 等工具不再只是返回十个蓝色链接—— 它们会直接生成回答，而这些回答引用了哪些来源、忽略了哪些信息，很大程度上决定了你最终看到什么。
这个变化对每个上网获取信息的人都有影响。作为一群长期在一线和技术打交道的实践者，我们发现 关于 AI 搜索如何运作的可靠中文内容太少了，而且其中不少是 AI 批量生成的，信息密度低、事实性存疑。
GEOZ 的出发点很简单：我们自己动手做研究、跑实验、查原始出处，然后把可靠的发现分享出来。不追流量热点，不堆关键词，不发布纯 AI 生成的内容。
你在这里能读到什么
AI 搜索爬虫行为分析
不同 AI 引擎的爬虫如何访问你的内容、它们偏好什么样的页面结构——我们自己在测试环境里跑出来的数据，不是转述二手结论。
GEO 技术原理与实践
结构化数据、RAG 检索优化、语义标记——这些技术在实测中到底有没有用、怎么用，每篇文章都注明了实验条件和局限。
模型与工具实测对比
大模型推理性能、成本优化方案、开源工具链——我们不信厂商公布的 benchmark，只信自己在本机跑出来的实测数据。
海外 GEO 趋势追踪
追踪 Anthropic、OpenAI 等前沿动态，用中文整理关键信息并标注原始出处，方便中文读者跟上变化。
谁在维护这个网站
以下编辑对本站内容质量负责。我们相信内容背后应该有可识别的人——而不是一个匿名的品牌账号。
在深圳写了五年后端，后来发现分析 AI 搜索的爬虫行为比写 CRUD 有挑战性，就转过来了。自己搭了一套 GEO 测试环境，站上关于 MCP 客户端集成、RAG 框架对比和爬虫行为分析的文章主要出自他手（例如《如何用MCP客户端连接Claude与外部工具？》《大模型推理成本太高怎么降？》）。习惯先动手跑一遍再说，不太信厂商 slogan。
华工计算机毕业之后一直在做 NLP 相关的工作。负责本站所有涉及模型评测的内容——不太信厂商公布的 benchmark，只信自己本机跑出来的实测数据。像《大模型推理成本太高怎么降？用Genosis数学优化降低44%》《AI Agent如何零延迟查询1400万家商业数据？》这类带性能对比表的文章，实测环节基本都经过他手。如果数据后来发现有误，他会自己回头改。
之前在深圳一家 SaaS 公司做内容营销，发现传统 SEO 那套在 AI 搜索时代越来越不吃香，转到了 GEO 方向。现在主要阅读海外 GEO 圈的论文和技术博文，把有参考价值的内容整理成中文（例如《2026年Anthropic在Google Cloud Next上讲了什么？》《OpenAI与微软修订合作后意味着什么？》）。比较较真——文章里引用的数据她一定会去查原始出处，不信二手转述。
我们的内容标准
每篇文章在发布前经过人工审核——AI 是辅助工具，不做最终决策。
选题与信息源筛选
从全球技术博客、开源社区和学术论文中筛选高质量信息源。编辑根据实际经验和行业判断决定选题方向。
内容编写与事实核查
编辑撰写或审定内容，补充一手测试数据和个人实践经验，核实每个技术细节。AI 仅用于格式整理和翻译辅助。
发布与持续修订
文章发布后持续跟踪技术变化。如果工具 API 更新或行业结论变化，编辑会回头修订并在文末标注审核日期。
内容的可追溯性
本站每篇文章末尾均标注了审核编辑和最后更新日期。文章中引用的外部数据、 论文或技术文档，均以链接或编号形式标注原始出处。如果你发现任何事实性错误 或想要讨论不同的实测结论，欢迎直接联系负责该文章的编辑。
我们不追求发布速度或文章数量。我们的目标是：每一篇留在站上的内容， 要么包含一手测试数据，要么包含编辑基于实际经验的判断。
AI 工具使用声明
我们使用 AI 工具（如 DeepSeek）辅助以下工作：英文资料翻译、 文章提纲整理、格式标准化、语法检查。AI 不参与以下环节： 选题决策、事实核查、数据验证、结论判断——这些全部由编辑人工完成。
联系我们
如果你发现事实性错误、有不同的实测结论，或者对内容有任何疑问，欢迎联系：admin@gemax.chat