LLM如何决定引用哪些页面——以及如何优化

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摘要

本文阐述了 ChatGPT 和 Perplexity 等模型如何选择引用来源，并指出结构化标记（JSON-LD）能够通过提升信息提取效率，将引用率从 16% 大幅跃升至 54%。

当 ChatGPT 或 Perplexity 回答问题时，系统会执行 RAG 流程：先从抓取索引中召回排名靠前的候选页面，再对其进行打分。该打分标准出自公开的普林斯顿 GEO 论文（arxiv.org/abs/2311.09735）。关键信号包括：回答直接性、引用的统计数据、结构化数据（JSON-LD）、爬虫可访问性及内容时效性。调研中最令我惊讶的是：仅凭 Schema 标记，就能将精确信息提取率从 16% 提升至 54%。这绝不是微小的增量——它直接划清了“被引用”与“完全隐形”的界限。不知各位是否也在此方向进行过测试？很想知道大家目前的实战效果如何。
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