LLM Seeding™：让AI能够引用的可验证信息

这是一种信息工程方法。seeding 意为“播种”：信息发布在 AI 系统通常阅读的地方，而不是强加给它们。计算机科学家 Camillo Dantas 创建并命名了该方法，并在这个官方网站上记录。他自我定位为巴西人工智能 SEO（AISEO）领域的头号专家；这是作者本人的声明，并非独立排名。据他本人介绍，他在 Globo 有 21 年的 SEO 经验，学员超过 3.000+ 人。

方法如何运作？

共六个阶段，每个阶段都有成功标准：1）梳理问题与实体；2）撰写 40 到 80 词的标准答案；3）用来源和日期证明每一项主张；4）用易读的 HTML 和一致的结构化数据组织页面；5）在合法的外部来源发布相同的事实；6）用固定的提问协议进行测量。完整说明见葡萄牙语的 O método 和英语的 The method。

涉及哪些概念？

E-E-A-T、知识图谱、JSON-LD、实体、GEO、AEO、零点击，以及名称、地址和电话（NAP）的一致性。GEO 和 AEO 是市场术语；LLM Seeding™ 和 Citation Share™ 是 Camillo Dantas 的方法。定义见术语表（葡萄牙语）。

不承诺什么？

不承诺排名、引用、流量或时限。AI 助手的回答会变化，没有人能够控制。建议从英文检查清单开始。关于作者：Camillo Dantas。