<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>中屹信息 GEO 洞察</title><description>中屹信息专注生成式引擎优化，帮助企业在 ChatGPT、Perplexity、豆包、DeepSeek、Kimi 等 AI 搜索与问答场景中建立可见度与可信度。</description><link>https://vsyi.top/</link><item><title>GEO 投入怎么衡量：问题基线与引用率的复验方法</title><link>https://vsyi.top/blog/geo-verification-metrics/</link><guid isPermaLink="true">https://vsyi.top/blog/geo-verification-metrics/</guid><description>GEO 没有排名可看，衡量方式是复验：定期原样重跑问题基线，记提及率、准确率、引用率三个自定义口径，并写清分子分母与采样窗口。</description><pubDate>Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>AI 搜索可见度诊断从哪些问题开始</title><link>https://vsyi.top/blog/ai-search-visibility-audit/</link><guid isPermaLink="true">https://vsyi.top/blog/ai-search-visibility-audit/</guid><description>AI 搜索可见度诊断从三类问题开始：品牌是否被提及、描述是否准确、答案引用了谁。本文给出问题集分层、记录口径与三张缺口清单。</description><pubDate>Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>B2B 官网为什么需要 llms.txt</title><link>https://vsyi.top/blog/llms-txt-for-b2b-sites/</link><guid isPermaLink="true">https://vsyi.top/blog/llms-txt-for-b2b-sites/</guid><description>llms.txt 可以把站点的核心页面、文章和案例整理成面向大模型的导航入口，降低机器理解成本。</description><pubDate>Wed, 24 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>结构化数据是 GEO 的基础设施</title><link>https://vsyi.top/blog/structured-data-geo-foundation/</link><guid isPermaLink="true">https://vsyi.top/blog/structured-data-geo-foundation/</guid><description>JSON-LD 让组织信息、服务、文章、FAQ 与面包屑关系更容易被机器解析，是 GEO 项目中的基础建设。</description><pubDate>Wed, 10 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item></channel></rss>