搜索可见度
改善发现、索引、排名、摘要、有价值的流量及传统搜索中的呈现。
开放方法论 · V1.0 草案
增长可信可见度。
VGO（Visibility Growth Optimization，可见度增长优化）是一套面向搜索、生成式 AI 与新兴发现入口的开放方法论，推动可信可见度增长。
用一个框架，理解分散的发现入口。
SEO 和 GEO 分别优化重要的发现系统。VGO 将它们纳入跨入口的方法框架，并扩展至实体与权威、内容分发、技术可访问性、衡量、完整性及未来的发现系统。
可信可见度增长
触达 × 相关性 × 权威性 × 完整性 × 持续性
这是概念模型，不是通用的科学公式。实际应用应公开说明如何定义、采样、归一化与加权。
搜索SEO · 索引 · 排名 · 有效发现
生成式 AIGEO · 提及 · 引用 · 答案呈现
新兴发现入口智能体 · 垂直答案 · 机器发现
七大核心支柱。
VGO 将可见度视为一个系统。实体被准确呈现、可被访问、有可信依据、能够衡量并具备风险韧性时，增长才有意义。
生成式 AI 可见度
提升 AI 系统中的准确理解、提及、引用、答案纳入及相关场景呈现。
实体与权威
建立规范身份、一致事实、可靠证据、主题权威及可信的第三方佐证。
内容与分发
创作有用的源内容，并通过自有渠道与第三方渠道合理分发。
技术可访问性
改善抓取、渲染、结构化数据、机器可读性、稳定链接及性能。
衡量与增长
建立基线，衡量可见度、实验效果、归因、趋势及业务结果。
可见度完整性与投毒防御
发现并应对错误信息、实体混淆、可疑来源、操纵及来源溯源问题，防止曝光转化为风险。
SEO、GEO 与 VGO。
VGO 不替 SEO 或 GEO 改名，也不预设两者必须存在单向依赖。
SEO
GEO
VGO
主要入口
搜索引擎
生成式 AI / 答案系统
跨入口发现
主要目标
搜索可见度
AI 提及与引用
可信可见度增长
工作范围
搜索系统专项工作
生成式系统专项工作
战略、权威、分发、完整性与衡量
可见度
完整性
完整性
持续查看实体在搜索与生成式入口中的呈现。
阅读框架文档。
核心规范、衡量模型、治理、研究议题与贡献方式以开放方式维护。中文页为 v1.0.0-draft 的阅读译本。
发起与维护
由 Omseek 于 2026 年发起，作为开放方法论持续维护。
VGO 是方法论。Omseek 是发起者、创始维护者与实现平台。