平台优化 进阶
第 3 步 / 共 7
Perplexity
Perplexity 在这个领域里算是个稀有物种：一个生成式引擎，却又相对可衡量。每条答案都带内联编号引用，默认实时检索，透明度也足够让大多数公开 GEO 基准测试把它选作基线。所以在 Perplexity 上做优化，是所有平台里最方便做实验的：你真的能看出某个动作有没有起作用。
本步要读
- Perplexity AI Platforms
- PerplexityBot Wiki · 即将上线
读完本步，你应当能回答
- Perplexity 的引用排序逻辑实际在奖励什么？跟 Google 排序的差别在哪里？
- 业内为什么把 Perplexity 当作引用实验的基线？
- 默认模式和 Pro 模式在选用来源上有什么差别？