GEOly「GEO / AEO 专家观察」系列——带你认识 Jamie Indigo，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。
Jamie Indigo 是谁
在可抓取性、渲染、Web 基础设施与「LLM 可访问站点」方面有很强的技术声音，擅长把站点做成 AI 机器人友好的形态。
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：技术 SEO、Web 基础设施、AI 抓取可达性。
从 Jamie Indigo 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：清单：面向 AI 机器人与答案引擎的技术就绪度。
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：Jamie Indigo 的主页与社媒
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