GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的优化方法，核心是通过语义清晰、结构化数据和自然问答格式，帮助AI准确理解、检索和呈现信息。它既适合企业官网，也适合产品站，具体取决于内容目标：官网侧重品牌形象、服务介绍和行业解决方案，需突出整体价值和专业度；产品站则聚焦功能、使用场景和用户需求，需强化细节描述和问题解决能力。
企业官网应用GEO时，可在“关于我们”“服务流程”等页面嵌入FAQ模块，用自然语言解答“企业核心优势是什么”“如何合作”等问题，例如科技公司官网通过结构化介绍技术架构，帮助AI准确提炼行业解决方案。产品站则可优化产品详情页，如电商产品页用“产品如何安装”“适合哪些场景”等问答形式呈现，让AI在用户提问时精准匹配产品卖点。
优势在于无论官网还是产品站，GEO都能提升AI检索效率，增强信息触达准确性。但需注意内容深度：官网需平衡品牌叙事与信息颗粒度，产品站则要避免过度堆砌技术细节。未来随着LLM搜索普及，GEO将成为企业数字内容的基础配置，推动官网和产品站从“人读”向“人机共读”升级。
FAQ内容指以问答形式呈现的结构化信息，其核心是直接对应用户可能提出的问题并提供清晰答案。大模型青睐FAQ内容，是因为它符合模型理解和生成信息的底层逻辑——大模型通过学习海量文本中的语义关联来处理查询，而FAQ将信息拆解为“问题-答案”对，相当于提前为模型“标注”了关键信息点，降低了模型从非结构化文本中提取核心内容的难度，这与传统散文式内容相比，信息密度更高、意图更明确。 在实际应用中，电商平台
GEO（生成式引擎优化）的维护成本与传统SEO相比，核心差异在于优化目标和技术要求。GEO聚焦LLM理解与信息检索，需持续更新结构化数据、优化问答格式及语义清晰度；SEO则侧重搜索引擎算法，依赖关键词密度、外链建设等。GEO因需适配AI模型的动态理解能力，维护复杂度更高，初期内容架构设计成本也更大。 以电商行业为例，某品牌为优化GEO，需定期梳理产品信息为Q&A形式并嵌入Schema标记，同时监
大模型搜索的付费时代指基于大语言模型（LLM）的搜索服务通过付费模式提供增值功能或优质体验的阶段。与传统免费搜索引擎依赖广告变现不同，它可能通过订阅制、按次付费或高级功能解锁等方式盈利，核心差异在于将AI生成内容的精准性、个性化作为付费价值点。 实践中，部分平台已试水付费模式。例如Perplexity推出Pro版本，提供更快响应速度和优先使用新模型的权益；ChatGPT Plus订阅用户可访问G