AI 搜索
AI 搜索，术语释义。
生成式引擎优化（GEO）
生成式引擎优化（GEO）是让品牌在 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 和 Google AI 模式等系统生成的答案里被看到、被准确描述并被引用的做法。SEO 优化的是排名靠前的链接，GEO 优化的是被这些直接回答买家的模型检索到、信任并引用。.
查看定义 →答案引擎优化（AEO）
答案引擎优化（AEO）是把内容组织成答案引擎能够从中直接提取出正确答案的样子，这里的答案引擎包括 AI 助手，也包括 Google AI 概览这类搜索功能。核心做法是答案先行：页面开头就以可引用的形式给出完整答案，深度放在它下面。.
查看定义 →AI 引用
AI 引用是附在 AI 生成回答上的来源引用，通常是一个支撑部分答案的链接。引用次数和引用份额描述的是在某一个引擎、某一套测量方法下观察到的出现情况。它们不衡量排名位置、访问量或营收。.
查看定义 →AI 爬虫
AI 爬虫出于特定目的抓取网页，例如搜索索引、模型训练，或由用户主动发起的检索。OAI-SearchBot 和 PerplexityBot 服务于搜索；GPTBot 和 ClaudeBot 与训练有关。Google-Extended 是一个 robots.txt 策略标识，不是一个单独的爬虫 user agent。.
查看定义 →AI 可见度
AI 可见度是品牌在 AI 生成答案中可衡量的存在感：主要引擎是否提到它、如何描述它，以及在它本该出现的那些答案里出现了哪些竞争品牌。测量方式是按固定周期在各个引擎上跑一组固定的买家意图提问，并记录随时间变化的提及与引用。.
查看定义 →Google 首选来源
Google 首选来源是已登录用户在 Google 搜索中标记为首选的发布方，被标记之后，该来源在这位用户的头条新闻及相关结果版面中的显示权重会提高。对品牌来说，累积下来的首选来源选择是一项由用户主动授予、竞争对手无法用广告买回去的持久可见度资产。.
查看定义 →零点击搜索
零点击搜索是指一次查询结束时没有产生任何外部网站访问，可能是因为页面上已经给出答案、搜索者改了查询词，或者干脆不再搜索。仅凭没有点击这一点，既看不出这个人是否满意，也看不出是不是 AI 答案造成的。.
查看定义 →SEO 与网站
SEO 与网站，术语释义。
实体 SEO
实体 SEO 是优化搜索与 AI 系统对一个品牌作为独立实体的理解：它的名称、类别、所在地、提供的服务和各种关系，在网站、结构化数据和第三方资料页之间保持一致。引擎是按它对这个实体的认知来作答的，所以不同来源之间的矛盾会同时拉低每一个版面。.
查看定义 →结构化数据（JSON-LD）
结构化数据是机器可读的标注，通常是 JSON-LD，用 schema.org 的术语（例如 Organization、Service 和 Article）来描述页面上可见的内容。恰当的标注有助于获得某些搜索功能的展示资格。它不是 Google AI 功能的必要条件，也不保证排名或引用。.
查看定义 →技术 SEO
技术 SEO 是搜索可见度的工程层：可抓取性、索引、渲染、跳转、规范 URL、站点地图、结构化数据和页面速度。它不创造需求，它消除的是那些悄悄浪费掉网站已经挣来的需求的故障。.
查看定义 →核心网页指标（Core Web Vitals）
核心网页指标是 Google 以真实用户数据衡量的体验指标：最大内容绘制（加载）、与下次绘制的交互（响应）和累积布局偏移（视觉稳定）。它们来自真实访问者，所以实验室分数可以通过而真实数据不通过，而算数的是真实数据。.
查看定义 →转化率优化（CRO）
转化率优化（CRO）是提高采取有价值行动的访问者占比的一套方法，依靠调研、实验和测量，而不是依靠审美。做得规范时它是一项统计工作：假设来自证据，实验的样本量足以检出真实效应，结论也承认这次实验说不了什么。.
查看定义 →移动增长
移动增长，术语释义。
应用商店优化（ASO）
应用商店优化（ASO）是提升一个应用在 App Store 和 Google Play 内的可见度与转化：基于关键词的元数据、能转化的截图与预览视频、评论增速，以及商店实验。它与付费买量相互叠加，因为每一个安装渠道最终都会落到商店页面上。.
查看定义 →自定义产品页
自定义产品页是 App Store 产品页的备用版本，每一个都有自己的截图、预览视频和推广文案，并且有各自独立的链接。它们让付费流量落到与广告信息一致的页面上，而不是一个一刀切的默认页面，这就是把信息一致性用到了商店上。.
查看定义 →商店页面实验
商店页面实验是应用商店自带的、针对页面素材的 A/B 测试：Google Play 的商店页面实验和 Apple 的产品页优化。它们用真实的商店流量测试图标、截图和文案，因此是唯一在商店自己的受众上跑的转化实验。.
查看定义 →SKAdNetwork（SKAN）
SKAdNetwork（SKAN）是 Apple 面向 iOS 的隐私保护归因框架：它不做用户级追踪，而是由设备发送延迟的聚合回传，把一次安装和一个粗粒度的转化值记给某个广告网络。投放仍然可以被衡量，但是聚合的、延迟的，并且必须在严格的取值上限内事先设计好。.
查看定义 →聚合事件衡量（AEM）
聚合事件衡量（AEM）是 Meta 在 Apple 隐私规则下衡量 iOS 用户网页与应用事件的协议：一组数量有限、按优先级排序、以聚合方式上报的转化事件。把事件优先级配置对，决定了当一位用户的数据受限时，哪些转化还能进入投放优化。.
查看定义 →ATT 授权率
ATT 授权率是通过 Apple 的 App Tracking Transparency 弹窗允许追踪的 iOS 用户占比。它决定了一个应用能拿到多少用户级归因信号：已授权的用户可以被确定性地衡量，其余的则通过 SKAdNetwork 这类聚合框架来衡量。.
查看定义 →移动归因平台（MMP）
移动归因平台（MMP）是应用投放的独立归因层，例如 Adjust 或 AppsFlyer：一个 SDK 把安装和事件记给各个渠道、在不同网络之间去重，并输出同期群报告。它之所以存在，是因为每个广告平台都在给自己打分；MMP 是那个裁判。.
查看定义 →归因窗口
归因窗口是一次广告互动之后、转化仍会被记给它的那段时间，例如 7 天点击或 28 天点击。窗口定义了每一个上报数字的含义，而最近的同期群按设计就会少报，因为在窗口关闭之前转化还在陆续到达。.
查看定义 →同期群分析
同期群分析按用户到达的时间把他们分组，再跟踪每一组随时间的表现：留存、营收，以及按获取周次或渠道计算的回本情况。它是看应用经济模型的正确视角，因为它比较的是处在同一个年龄的用户，而不是把新老用户混成一个会误导人的平均值。.
查看定义 →D7 ROAS
D7 ROAS 是按同期群在安装后第七天衡量的广告支出回报率（ROAS）：一个同期群前七天产生的营收，除以获取它花掉的钱。它是移动买量里最常用的早期指标，因为它来得足够快、可以用来调整花费，而且在两者关系被真正测量出来之后，它与长期回本相关。.
查看定义 →单次安装成本（CPI）
单次安装成本（CPI）是广告花费除以它带来的安装数。它是一个价格，不是一个结论：一个永远不变现的便宜安装其实很贵，而一个生命周期价值很强的贵安装其实很便宜。CPI 要和同期群营收放在一起看，永远不要单独看。.
查看定义 →IAA 与 IAP
IAA（应用内广告）和 IAP（应用内购买）是应用的两种核心营收模式：用广告把注意力变现，还是用购买和订阅把用户变现。两者的比重决定买量策略，因为广告变现的应用朝互动价值优化，购买型应用朝付费用户价值优化，值得竞价的事件也不一样。.
查看定义 →付费墙优化
付费墙优化是系统性地测试一个应用在哪里、什么时候、以什么方式开口要钱：在流程中的位置、报价结构、试用时长、定价，以及付费墙页面本身。在订阅类应用里，它往往是杠杆最高的营收工作，因为每一个获取来的用户都要经过它。.
查看定义 →付费媒体
付费媒体，术语释义。
LTV 与 CAC 之比
LTV 与 CAC 之比把用户生命周期价值（LTV）与获客成本（CAC）放在一起，说明每一元获客花费买到多少价值。常被引用的健康基准是 3:1；低于盈亏平衡时，每获得一个客户就亏一笔钱，任何媒体优化都救不回来，因为受限的是经济模型本身。.
查看定义 →创意疲劳
创意疲劳是同一条广告被同一批受众反复看到之后出现的效果衰减：成本上升、结果下降，而其他条件都没变。它通过曝光频次和首次曝光占比这类领先指标来监测，并通过一条在衰减开始吃掉预算之前就产出接班素材的迭代流水线来管理。.
查看定义 →增量效果
增量效果是指在被测到的转化里，有多少是没有这条广告就不会发生的。归因分配的是功劳；增量效果问的是广告到底有没有造成任何改变。它用留出组或地理实验来测量，是防止为本来就会转化的人付钱的那道防线。.
查看定义 →AI 自动化
AI 自动化，术语释义。
AI 智能体
AI 智能体是这样一种软件：它用语言模型通过多个步骤和多种工具去达成一个目标，会读取系统、在边界内做决定并采取行动，而不是回答单独一个提问。在商业场景里，实用的判断标准是：一个流程只要会重复发生、有规则、并且留下记录，就可以被编排成智能体来跑。.
查看定义 →人工复核
人工复核是一种自动化设计：规定的动作在执行之前要等一个人批准，通常是任何不可逆的动作，例如花钱、给客户发消息、写入生产系统。自动化做掉机械的部分；在真正要紧的那些时刻，责任仍然落在一个有名有姓的人身上。.
查看定义 →AI 治理
AI 治理是围绕生产环境中 AI 的那套书面控制体系：每一个自动化的书面范围、对可以自主运行的部分设定硬边界、日志、把输出对照基准做验证、升级路径，以及有名有姓的人来负责。NIST AI 风险管理框架这类框架为它提供结构，而具体的实践胜过写在纸上的愿景。.
查看定义 →模型上下文协议（MCP）
模型上下文协议（MCP）是一个开放标准，让 AI 助手通过统一的接口连接外部工具和数据，因此一次集成可以服务多个 AI 客户端。对企业来说，它是智能体就绪的管道层：把能力安全地暴露给 AI 系统，而不是为每一个助手写一套定制代码。.
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