GEO优化指南：豆包RAG的“信息块”引用逻辑——为什么AI引用的是段落而不是整篇文章
豆包回答用户问题时，引用的基本单位不是整篇文章，而是被RAG系统切分后的“信息块”——通常是一个独立、自包含的段落。理解这一机制，是品牌在豆包AI回答中被推荐的关键。
GEO优化指南：豆包RAG的“候选池”机制——内容进入检索池和被AI引用是两套完全不同的逻辑
豆包等 AI 平台的回答机制中存在两个独立环节：内容进入检索池与内容被生成引用。多数品牌只完成了“被检索”，却未打通“被引用”，导致官网内容收录正常但 AI 从不推荐。
GEO 优化指南：RAG 架构下豆包“检索→重排→生成”三阶段全链路拆解
豆包的回答不是“写”出来的，而是从海量候选中“筛”出来的。品牌要进入豆包答案，必须理解 RAG 架构下“检索—重排—生成”三个阶段的过滤逻辑，并在每一层提前布局。
如何设计适合 AI 摘要引用的段落
适合 AI 摘要引用的段落通常主题单一、判断明确、事实充分、上下文完整，并避免空泛口号和过度营销。
如何用 H2、H3 结构提升 AI 理解效率
H2 和 H3 能帮助用户和 AI 理解文章层级，但标题必须表达具体判断，不能变成模板化目录。