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统一高频概念的含义和边界。排名、索引、提及、引用、内容采用与推荐不是同一件事，写作和实验时应分别描述。
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生成式搜索优化，目标是让内容更容易被 AI 搜索系统发现、理解、采用、引用或推荐。它不是单一排名技巧，而是内容、证据、实体与技术基础的组合。
别名生成式搜索优化、生成引擎优化
答案引擎优化，强调页面能否直接、准确地回答用户问题，并被精选摘要、语音助手或答案型搜索界面采用。
别名答案引擎优化
面向大语言模型的信息呈现优化，常用于描述品牌、实体、产品文档和知识库的可理解性建设。行业对其边界尚无统一定义。
别名大语言模型优化
搜索系统可以识别和归类的人、品牌、产品、地点、组织、概念或事件。清晰实体通常拥有稳定名称、属性、关系和可核验来源。
别名品牌实体、语义实体
页面内容被 AI 答案作为来源、证据或推荐对象采用的可能性。它只能通过持续测试观察，不能由单个静态分数直接证明。
别名AI 引用机会
放在网站根目录的文本文件，用来向 AI agent 概括站点定位和重点页面。它是补充入口，不能替代 robots、sitemap、索引基础或正文质量。
别名AI 站点导览
围绕一个核心主题组织支柱页、子教程、案例、模板和实验，让读者与机器都能看清主题边界、页面角色和学习顺序。
别名内容集群、专题集群
把用户问题按意图、阶段、实体、前置知识和上下文连接起来，用来规划页面类型、合并边界、内链与更新优先级。
别名问题图谱、用户问题库
用标准词汇描述页面、组织、文章、课程、产品或面包屑等对象，帮助机器识别内容类型和关系；声明必须与页面可见内容一致。
别名Schema、JSON-LD
离开原页面上下文也能基本成立的短段落，通常包含定义、适用条件、关键判断和必要边界，而不只是口号或无条件结论。
别名直接答案、答案段
尝试缩短关键词，或切换到“全部”分类。
策略讨论前先分清对象和判断条件，可以避免把可发现性、内容质量与 AI 答案表现混成一个指标。
| 词组 | 区别 | 记录方式 |
|---|---|---|
| 提及 vs 引用 | 提及是答案出现品牌或页面名；引用通常意味着出现来源链接或明确出处。 | 实验记录中分成两个字段，不把“被提到”直接写成“被引用”。 |
| 索引 vs 采用 | 索引表示页面可能进入搜索系统；采用表示页面内容在当前答案中被使用。 | 先确认索引基础，再保存原始回答判断是否采用。 |
| 结构化数据 vs 正文结构 | 结构化数据描述对象类型；正文结构承载读者与机器都能看到的信息。 | 逐项核对两者是否一致，JSON-LD 不能声明正文没有的信息。 |
| 关键词 vs 问题 | 关键词是查询线索；完整问题还包含对象、场景、动作和判断条件。 | 保留关键词，同时把它扩展成可回答、可分类的问题。 |