成功的GEO案例通常具备三个核心共同点：语义清晰度高，内容以自然语言直接回答用户潜在问题；结构化数据应用充分，通过标记语言（如Schema.org）帮助AI快速识别关键信息；用户意图匹配精准，内容围绕目标受众的实际需求设计，而非仅针对关键词堆砌。这与传统SEO依赖搜索引擎算法不同，GEO更注重让LLM能“理解”并准确转述信息。
例如，某健康资讯网站为常见疾病创建Q&A页面，每个问题下直接列出症状、成因、治疗建议，并用结构化数据标记“症状”“治疗方法”等实体，当用户在AI助手提问时，模型能直接调取这些内容生成答案。另一案例是电商平台产品页，用自然语言详细描述使用场景和用户痛点，而非仅罗列参数，提升了AI推荐中的相关性。
这些共同点的优势在于提升内容在AI驱动搜索中的可见性和准确性，帮助品牌占据信息传递的优先位置。但需注意内容需持续更新以匹配LLM迭代，且过度优化可能导致内容生硬。未来，随着多模态模型发展，GEO可能会扩展到图像、视频等非文本内容的结构化描述。
发现FAQ页面未被大模型抓取，是指检查网站中的FAQ内容是否未被LLM（如ChatGPT、Claude等）有效识别、存储或在生成回答时引用的过程。与传统SEO中检查搜索引擎抓取不同，它更关注大模型对语义内容的理解和检索能力，需通过模拟用户提问或专用工具分析内容是否被模型“认知”。 实际应用中，常见方法包括直接向大模型提问“某网站关于X的FAQ内容是什么”，观察是否能准确引用；或使用大模型API（
GEO内容并非必须长篇。GEO（生成式引擎优化）的核心是让AI模型准确理解、检索和呈现信息，重点在于语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，而非篇幅长短。与传统SEO可能追求长文堆砌关键词不同，GEO更注重内容质量和信息组织的逻辑性，确保AI能高效提取关键信息。 例如，电商网站的产品描述，GEO优化时无需冗长文字，而是用清晰的结构化要点列出规格、功能和用户常见问题答案，方便AI快速抓取并在用户
常用的大模型评测指标是衡量大语言模型（LLM）性能的量化标准，用于评估模型在语言理解、生成、推理等任务上的表现。主要分为通用能力指标（如困惑度PPL）、任务专用指标（如分类准确率、BLEU值）和安全性指标（如有害信息生成率）。与传统NLP指标相比，大模型指标更注重综合能力和真实场景适配性，而非单一任务优化。 例如，在文本生成任务中，常用BLEU（机器翻译）和ROUGE（文本摘要）评估生成内容与参