为GEO挑选合适的关键词，是指选择能被LLM准确识别并关联用户查询意图的词汇或短语，核心在于语义匹配而非传统SEO的关键词密度。与SEO关键词侧重搜索引擎算法不同，GEO关键词需贴合LLM理解逻辑，注重上下文相关性和自然语言表达，确保模型能精准定位并呈现内容。
例如，电商平台为GEO优化时，不会仅用“便宜跑鞋”，而会选择“适合初学者的高性价比减震跑鞋推荐”这类包含场景和意图的长尾问句；教育机构可能使用“如何在3个月内高效备考雅思写作”而非单纯“雅思写作技巧”，更符合LLM处理自然问题的模式。
优势在于提升内容被AI检索和推荐的效率，直接对接用户自然语言查询需求。但挑战在于需预判LLM的语义理解逻辑，且关键词策略可能随模型迭代快速变化。未来可能会出现结合模型微调数据的GEO关键词工具，帮助创作者更精准匹配AI认知模式。
robots.txt是网站根目录下的文本文件，用于告诉搜索引擎爬虫哪些页面可以抓取、哪些禁止访问。它通过“User-agent”指定目标爬虫，“Disallow”定义禁止路径，“Allow”设置例外允许规则。与元标签“noindex”不同，robots.txt仅控制抓取行为，不直接影响索引，误屏蔽会导致爬虫无法访问本应收录的内容。 实践中，电商网站常需避免屏蔽产品详情页。例如，若错误设置“Dis
Claude是Anthropic开发的大语言模型，擅长长文本处理、复杂指令理解和安全性控制。与其他模型相比，它在处理超过10万字的文档（如法律合同、技术手册）时仍能保持上下文连贯性，且内置严格的安全机制以减少有害输出，适合对准确性和合规性要求高的场景。 Claude在企业场景中应用广泛，例如法律行业用于合同审查和条款提取，帮助律师快速定位关键信息；内容创作领域可辅助长篇报告或书籍撰写，通过理解上
GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐的优化方式，通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和自然问答格式，帮助AI模型准确理解并呈现网站信息。与传统SEO侧重搜索引擎算法不同，GEO更注重内容与AI理解逻辑的匹配，让教育内容更易被LLM抓取并推荐给目标学员。 教育类网站可通过GEO优化常见问题板块，例如将“如何申请课程”拆分为结构化问答，或用自然语言详细描述课程大纲。