SAG 技术研究
SEO·AEO·GEO 如何构成一套发现架构？
本文介绍如何将搜索曝光、直接回答和生成式 AI 提及整合为一套从客户问题到验证的运营流程，而不是分别进行优化。
SAG TECHNOLOGY FRONTIER
我们不只追随技术趋势。
SAG定义下一项标准。
我们设计搜索、回答与生成式AI理解品牌的方式，并用清晰的技术语言介绍SAG的真实架构与运营原则。
SAG / ARCHITECTURE NOTES
构成当前SAG的五项技术原则
从发现、证据与数据边界，到可靠执行和内容交付，逐一说明我们的工程选择。
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SSR、JSON-LD 与多语言：搜索和 AI 可读取的内容交付架构
介绍如何将 SSR、结构化数据、canonical 和 hreflang 结合起来，让搜索引擎和 AI 也能稳定理解便于用户阅读的页面。
Intent·Persona·Product Attribute：如何将购买问题转化为数据
介绍如何将客户的目的、情境、限制条件和商品属性整理为问题结构。即使关键词相同，预算、环境和判断标准也可能不同。只保存词语会忽略实际选择条件和所需的商品依据。
原文凭证：如何从结果回溯到可复现的资料
这是一种将观测条件与原始响应关联为一条可核验记录的模型。若只保存表格中的排名，搜索结果发生变化后，就很难确认当时为何得出那个数字。即使来源链接仍然有效，也不能保证它与观测时的回答相同。
如何将 GEO 研究用于运营，而不把它复制成客户成果
先确认研究条件，再针对客户问题和渠道进行单独验证。论文中的模型、市场和指标不同，效果也可能不同。将研究中的提升率直接复制为客户预期成果，会超出证据所能支持的范围。
官方来源判定：URL 中包含品牌名就算官方依据吗？
根据已注册品牌的域名关系，将来源分类为官方或外部来源。如果把名称相似的网站和媒体引用误认为官方规格，责任归属就会改变。字符串相似度不等于域名所有权。
黄金评测集：如何对自动分析的改进进行回归验证？
这是一套固定经过审核的问题、依据和预期判定结果的评测资料，用于比较分析变更的影响。更换模型或提取器后，如果只检查答案是否漂亮，过去的错误可能会再次出现。应分别衡量检索、生成和指标方面的错误。
外部知识与提示注入：不要把文档当作指令来读取
将网页资料视为分析输入，并与任务指令和工具权限分离。竞争页面和上传内容中可能包含试图改变模型行为的文字。随着检索到的依据越来越丰富，外部文本的权限边界也愈发重要。
依据与来源追溯：将 AI 回答转化为可验证结果的结构
介绍如何将问题、观测条件、来源、审核与审批记录关联起来，形成可复现的结果，而不是只保存 AI 回答中的句子。
搜索、回答与生成优化的运营体系：SAG 的技术视角
基于研究和官方文档，介绍 Discovery Engineering 的定义与必要性、工作原理、SAG 架构的应用标准及实务检查清单。