GeneralSearch 核心原理揭秘：“边想边搜” 智能交互的底层逻辑
GeneralSearch 是豆包 AI 基于 RAG 架构的核心工具，以四层架构实现 “思考 - 搜索 - 再思考” 循环。通过意图识别生成优化查询，多引擎调度获取信息，解析评估后与模型知识融合。依托动态 Agent、向量检索、多轮验证等技术，融合大模型推理与实时信息，降低 “幻觉”，提供精准、全面的答案。
分类： 文章指南
提供体系化、可落地的 GEO 优化实操指南，涵盖从基础入门到高阶技巧的全场景内容。包括不同平台（搜索引擎、社交媒体、独立站）GEO 定位设置、区域化内容优化方法、IP 代理合规使用、多语言适配技巧等，附详细步骤拆解与避坑要点，助力新手快速上手、老手精进技能。
AEO与GEO：为何它们是同一回事（以及我们为何更青睐AEO）
围绕 AEO 与 GEO 的命名争议，老常指出二者本质是同一 AI 搜索优化策略，且 AEO 更具清晰度与独特性。文中详解 AEO 的 5 大核心优化策略，并点明其与传统 SEO 的差异，助力营销人员通过适配 AI 搜索逻辑，让内容成为用户查询的可信答案，适配 AI 搜索变革需求。
大模型联网搜索的实现原理是什么？
本文介绍大模型联网搜索功能的核心价值与实现逻辑：其旨在突破静态知识库的时空与更新限制，提供实时新闻、天气、价格等动态信息及小众、最新内容。通过解析请求、生成关键词、调用搜索引擎等步骤实现，以权威来源筛选、多渠道交叉验证保障信息准确，还会整合结果并注明来源，且经合规检查过滤有害信息，比直接用搜索引擎更高效省心。
GEO 优化的三大原则——结构化内容 / 语义权威 / 意图匹配
GEO（生成式增强优化）是适配生成式搜索引擎的核心战略，以结构化内容、语义权威、意图匹配为三大支柱。本文详解三原则内涵与逻辑，提供中小企业可直接落地的实操方法，含内容架构、主题深耕、用户需求匹配路径，助力内容被 AI 引擎优先推荐、提升转化。
大模型生成与推荐答案的核心原理
大模型从无序字节到智能交互，核心历经预训练、对齐、推理三大阶段。预训练依托海量合规数据构建通用知识 “大脑”，对齐通过 RLHF 实现安全合规，推理毫秒级实时生成回应。其知识源于筛选数据，无自我意识，推荐为数据关联的概率涌现，一文看懂背后逻辑！