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优化方式，核心在于让AI模型准确理解、检索和呈现网站信息。传统SEO主要优化搜索引擎爬虫对关键词、链接和页面结构的抓取，以提升在传统搜索结果中的排名；而GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI模型深层理解内容含义。
以电商行业为例，传统SEO可能优化“运动鞋 轻便”等关键词密度，而GEO会通过FAQ形式明确回答“这款运动鞋适合什么场景穿着？”“重量是多少？”等问题，便于AI直接提取答案。教育领域中，传统SEO优化课程标题关键词，GEO则会结构化课程大纲、学习目标等信息，让AI能精准推荐给需求匹配的用户。
GEO的优势是适应AI主导的信息获取方式，提升内容被准确推荐的概率；但需投入更多资源进行内容结构化和语义优化。未来随着LLM搜索普及，GEO可能成为内容策略核心，但也需警惕过度优化导致内容生硬，平衡机器可读性与用户体验至关重要。
让医学术语更易被大模型理解，核心是通过结构化呈现和语义增强，降低术语的歧义性并建立清晰的上下文关联。与传统自然语言处理不同，这不仅要求术语本身准确，还需补充定义、分类关系和使用场景，帮助模型将专业术语与已有知识库连接，避免字面误解。 例如，在医学文献数据库中，可对“心肌梗死”补充结构化标签：定义为“冠状动脉阻塞导致的心肌缺血坏死”，所属系统“心血管系统”，相关症状“胸痛、呼吸困难”。医疗AI工具
内容与意图的差距指内容传达的信息与用户真实需求或搜索引擎理解意图之间的不一致。通过数据识别这一差距，需分析用户交互数据（如搜索词、点击行为、停留时长）和内容特征数据（如关键词分布、语义结构），对比内容实际覆盖的信息与用户期望获取的信息差异，区别于传统仅依赖关键词匹配的方法，更注重语义层面的深层对齐。 例如，电商平台通过分析用户搜索“性价比高的笔记本”却频繁跳出某款高价产品详情页的数据，结合页面内
医疗GEO效果衡量是评估针对AI医疗搜索优化的内容被准确理解、检索和呈现的过程。核心指标包括语义匹配度（AI能否精准识别内容中的医疗概念）、问答相关性（内容对用户医疗问题的解答准确率）和信息提取效率（AI从内容中提取关键信息的完整性），区别于传统SEO侧重点击率，更关注AI理解质量。 例如，某医院官网优化后的糖尿病管理指南，通过监测AI模型回答患者相关问题时引用该指南的频率及准确性；或药企产品页