Perplexity 在生成答案前会实时检索并评估信源。你的网站能在它的信源池里胜出吗？下面是真实做法。
我们用 GEOScope 每天自动监测 geo.oneaicv.com 在 9 大 AI 引擎的引用情况。所有数据真实不修饰——包括「当前被引用率 0%」这种诚实数字，它正是 GEO 要解决的问题。
最常见的问题不是「排名靠后」，而是用户问 AI「这座城市适合情侣住的精品酒店」时，答案里完全没有这家酒店。官网做得再漂亮也不影响这个结果。ARI 的 D1 核心需求覆盖与 D2 AI 推荐可见度先把两件事分开：AI 是没把你当候选，还是当了候选却不报你。
场景演示口径（Model Estimate · Beta），用于说明指标怎么读，非具体客户数据。
出现率不低但位次一直靠后，是另一种失血方式：D3 推荐竞争力和 D4 AI 推荐声量份额偏低，同时 AI 竞争集里往往有一两家竞品「压制率」很高——它们几乎每次都排在你前面。要动的通常不是官网改版，而是这几个意图下 AI 实际引用的那批信源。
场景演示口径（Model Estimate · Beta），用于说明指标怎么读，非具体客户数据。
Perplexity 实时检索多个来源并综合排序，偏好权威、新鲜、结构清晰的页面。结构化数据与 llms.txt 能显著提升入选概率。
会。Perplexity 以英文信源为主，纯中文站几乎不被英文查询看到。外贸/跨境站务必补齐英文站与英文 llms.txt。
Perplexity 更依赖实时检索与出版商索引，对英文与结构化数据更敏感；ChatGPT 更依赖训练数据与联网浏览。两者都该覆盖。