本工具基于CMU(卡内基梅隆大学)的AutoGEO论文(ICLR 2026, Wu et al.)中提取的AI引擎偏好规则。AutoGEO通过四步流水线（Explainer→Extractor→Merger→Filter）从数万条生成式引擎引用行为中自动提炼结构化偏好规则。论文Figure 2a揭示了一个关键发现：不同AI引擎的规则重叠率仅30-50%——这意味着针对Gemini优化的内容可能在GPT上表现不佳。
Gemini/GPT/Claude规则重叠率仅30-50% — AutoGEO Figure 2a
| 维度 | 💎 Gemini | 🤖 GPT | 🟣 Claude |
|---|---|---|---|
| 内容偏好 | 结构化数据+精简 | 叙事性+深度 | 平衡+学术严谨 |
| 最爱格式 | 表格+FAQ+定义 | 对比+步骤+案例 | 多角度+限定条件 |
| 引用风格 | 提取关键段落 | 综合多来源 | 交叉验证后引用 |
| 营销容忍度 | 中等 | 较高 | 极低（回避夸张） |
| 数据偏好 | 精确数字 | 数字+上下文 | 可追溯数据 |
如果你的主要流量来自Google(Gemini)，查看Gemini在你的领域的偏好规则，按规则逐条优化。不同引擎"喜欢"的内容格式完全不同——Gemini偏好结构化表格，GPT偏好叙事性案例。
对比两个引擎的规则差异，找到它们的「共识规则」（如引用来源和Answer-First）作为内容的基础要求，然后根据目标引擎添加差异化元素。
发布前用「内容合规检测」功能逐条检查你的内容是否符合目标引擎的偏好规则。像代码审查一样确保每条重要规则都被满足。
电商内容在不同引擎中表现差异最大：Gemini要表格规格，GPT要对比分析，Claude要客观描述。根据你的主要AI流量来源选择优化方向。
研究型内容在三个引擎中有不同的引用偏好：Gemini看格式引用(Author,Year)，GPT看实际应用意义，Claude看方法论透明度。
如果竞品被某个AI引擎频繁引用，查看该引擎的规则列表，对照分析竞品满足了哪些规则而你没有。
将各引擎的偏好规则整理为团队写作规范：「所有电商内容必须满足Gemini的G-E1(结构化规格)+GPT的C-E5(优缺点列表)+Claude的A-E2(客观描述)」。
论文强调引擎偏好会随时间变化。定期用此工具更新你对各引擎规则的理解，及时调整内容策略。
浏览规则（查看单引擎规则）/ 引擎对比（对比差异）/ 内容合规检测。
3个引擎×3个领域=9套规则集。
每条规则标注优先级(高/中/低)、分类(结构/内容/权威/数据)和详细说明。
粘贴内容，逐条检测是否符合选定引擎的偏好规则。
通过率%+逐条通过/未通过状态。
修改未通过的规则项，重新检测直到合规率≥80%。
基于CMU AutoGEO论文(ICLR 2026)的四步规则提取流水线，从数万条AI引擎引用行为中自动提炼。论文附录A包含完整规则集。
论文Figure 2a显示重叠率仅30-50%。这是因为不同LLM的训练数据、对齐策略和Safety规则不同，导致它们对内容的偏好差异显著。
取决于你的AI流量来源。Google搜索用户→Gemini；ChatGPT用户→GPT；Perplexity/Claude用户→Claude。如果不确定，先满足三者的「共识规则」。
不一定。合规只是必要条件——满足偏好规则提高被引用的概率，但还受竞品内容质量和查询竞争度影响。
Claude的对齐训练强调诚实和准确，夸张的营销表述("最好的""革命性的")会触发其Safety机制降低引用优先级。
格式偏好：Gemini偏好结构化(表格/FAQ/定义)，GPT偏好叙事化(案例/对比/步骤)。同一内容可能需要不同的呈现方式。
会。论文明确指出引擎偏好随模型更新而变化。建议每季度重新审视规则，特别是在引擎重大版本更新后。
电商=产品评测/购物指南/价格比较。问答=百科知识/教程/经验分享。研究=学术论文/行业报告/技术分析。
部分规则可以（如引用来源、结构化内容）。但核心风格需要选择：你不可能同时极度结构化(Gemini)又极度叙事化(GPT)。优先满足共识规则+主要目标引擎。
策略推荐器基于GEO论文的优化策略（引用/数据/流畅度等通用策略）。本工具基于AutoGEO论文的引擎特异性规则——告诉你「GPT到底喜欢什么」而不只是「通用策略是什么」。