#内容策略

传统关键词研究工具无法反映AI引用情况——一个搜索量很高的词可能已被几个权威站点垂直垄断，一个看似冷门的话题可能是AI正大量回答却无人占位的蓝海。本文提出AI时代查询研究的新框架：查询难度（衡量某话题已有多少主导AI引用来源，少于5个属于低难度高优先级机会）×意图类型（定义/对比/操作/推荐四类，匹配后引用概率提升约2倍），并给出建立基准查询集、三类低成本查询研究方法、月度选题日历的完整操作流程，帮助内容团队把AIGEO从原则转化为可持续执行的选题系统。

AIGEO指让网站同时满足搜索引擎与AI模型引用标准的内容工程方法。文章从RAG、Query Fan-out原理，到普林斯顿GEO研究的量化信号（最高提升41%可见度），再到robots.txt、SSR、llms.txt、JSON-LD三层叠加等技术配置，结合2026年国内AI原生应用4.61亿月活数据，给出企业可执行的AIGEO自检清单。