GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的内容优化方法，核心在于提升AI对网站信息的理解、检索与呈现准确性。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式。小企业低成本启动GEO，需优先利用现有资源优化内容，无需高额技术投入。
实践中，小企业可从两方面入手：一是将产品/服务信息转化为用户常问问题（如“产品保修期多久”“如何申请退款”）及清晰答案，直接嵌入网站FAQ页面；二是使用免费工具（如Schema Markup Generator）为页面添加结构化数据，帮助AI快速识别关键信息（如营业时间、联系方式）。
优势在于低成本易操作，无需专业技术团队；但受限于内容深度，难以覆盖复杂用户需求。未来随着LLM对多模态内容的支持，小企业可尝试添加简洁视频说明（如产品使用教程），进一步提升GEO效果。
GEO在海外市场的适用性指的是生成式引擎优化策略在非中文语境下帮助内容被海外LLM（如ChatGPT、Claude）准确理解和推荐的可行性。它与中文市场的差异主要体现在语言特性（如语法结构、语义歧义）、文化背景（用户提问习惯、价值观）及本地LLM偏好（如数据训练侧重）上，需针对目标语言优化语义清晰度和自然问答格式。 海外市场应用案例包括跨境电商平台为产品页面添加英文Q&A模块，帮助ChatGPT
提升核心页面的浏览深度指通过优化内容和用户体验，引导访客在页面内或网站内查看更多内容，延长停留时间并增加交互路径。与单纯的页面停留时长不同，浏览深度更关注用户对内容的探索程度，通常通过页面跳转、滚动深度、点击链接等行为衡量，核心是提升内容吸引力和导航便捷性。 例如，电商网站可在产品详情页添加“相关推荐”“用户评价”“使用教程”等模块，引导用户从单一商品页跳转到更多相关内容；资讯平台则通过“延伸阅
让多语言内容被大模型准确理解，核心是通过优化内容结构、语言表达和数据格式，帮助AI模型跨越语言差异，精准抓取语义信息。与传统翻译不同，它不仅要求字面准确，更注重保持原文的语境、专业术语一致性和文化适配性，通常结合结构化数据标记（如JSON-LD）、标准化术语库和多语言对齐技术实现。 例如，跨国电商平台会为产品页面配备多语言描述，同时使用Schema.org标记统一标注“价格”“规格”等核心信息，