GEOly「GEO / AEO 专家观察」系列——带你认识 Elias Dabbas，梳理其公开观点与作品方向，并附原始主页与社媒链接，方便你顺藤摸瓜、持续学习。
Elias Dabbas 是谁
开源 Python 库 advertools 的作者（下载量超 350 万次），是「SEO 数据科学」方向最具代表性的声音之一，擅长用代码做爬虫、日志分析与 SERP 数据，如今更用于批量审计 AI 爬虫抓取与引用行为。
这类专家的共同点是：把「能不能被 AI 抓到、能不能被正确解析」当成 GEO 的第一性问题，用实验与数据说话，而不是玄学。TA 长期关注的方向包括：Python SEO、数据科学、AI 爬虫审计。
从 Elias Dabbas 身上，GEO / AEO 从业者能学到什么
- 可抓取、可解析优先：许多 AI 爬虫的渲染能力弱于 Googlebot，服务端渲染、干净的 HTML、清晰的标题层级，往往比花哨的 JS 更能决定内容会不会进入答案。
- 结构即信号：语义化标签、明确的实体与事实，让检索系统更容易「摘录」你的段落——这也是相关性工程的核心。
- 用实验验证，而非猜测：把每一次改动当成可回测的假设，用引用率 / 提及率的前后变化判断有效性。
GEOly 看点：教程：用 Python 工作流审计 AI 爬虫抓取与引用数据。
对全球化品牌的启发
对全球化品牌，最先要补的往往不是「内容创意」，而是技术地基：确认主流 AI 爬虫可访问、产品与内容页有稳定结构化数据、关键事实以纯文本可读。地基稳了，后续的内容与品牌信号才谈得上被引用。
想知道你的品牌在 ChatGPT、Perplexity 和 Google AI 答案里被怎么提及、和竞品比可见度如何？GEOly 的品牌 GEO 诊断做的正是这件事：把引用、提及份额与答案占有率持续追踪成可衡量的指标。
延伸阅读：Elias Dabbas 的主页与社媒
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