yaojingang/geo-citation-lab
GEO experiment data reports and a curated GEO/AEO/AI search paper library.
What it solves
AI搜索（如ChatGPT、Google AI Overview、Perplexity）在选择信源、吸收内容和呈现实体时存在不透明性。这个项目提供公开的实证研究数据和工具，帮助研究者和内容创作者理解AI搜索如何决定哪些内容被引用、如何被吸收，以及Web端和App端在信源呈现上的差异。
How it works
仓库整理了两条研究主线：跨平台实验（覆盖602条受控Prompt，记录引用选择和吸收深度）和中文生成式搜索数据集（CN-GEO，包含超过21万条原始引用记录，来自8个Web/App界面）。所有数据、处理脚本、分析报告和论文PDF被系统化组织，并提供一个轻量Viewer，用户可直接通过AI客户端安装，无需配置复杂环境。此外还包含一个30题在线测试，用于评估对GEO概念的理解。
Who it’s for
面向对AI搜索可见性感兴趣的学者、从事搜索引擎优化（GEO）的从业者、内容创作者，以及希望了解生成式搜索如何选择信源的普通研究者。不需要编程基础即可通过在线报告和Viewer阅读结论，需要深入分析的用户也能获得完整数据与脚本。
Highlights
- 包含214,119条中文引用记录和12个国内AI平台/终端代码，数据规模大且可查询
- 提供跨平台实验的完整管线，涵盖602条Prompt和72维页面特征
- 收录54篇GEO/AEO/AI搜索相关论文PDF，按10个主题分类导航
- 支持一键安装轻量Viewer，或通过AI客户端部署到GitHub Pages
- 提供30题在线能力测试并生成六维诊断报告
- 所有数据使用明确说明限制（如缺少时间戳），保证研究透明性
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