GEO（生成式引擎优化）适用于需要被AI模型准确理解和推荐的各类网站，尤其适合信息密集型、知识导向或服务导向的平台。它通过优化语义清晰度、结构化数据和问答格式，帮助LLM（如ChatGPT、Claude）高效抓取并呈现内容，与传统SEO侧重搜索引擎爬虫不同，GEO更关注AI模型的自然语言理解能力。
常见适用场景包括：知识类网站（如百科、教程平台），通过结构化问答提升AI对专业内容的检索准确性；电商网站，优化产品描述的语义逻辑，让AI在推荐时更精准匹配用户需求；服务型网站（如医疗咨询、法律咨询），以自然问答格式呈现服务内容，增强AI推荐的相关性。
优势在于提升AI驱动搜索的曝光率和内容利用效率，但需投入资源优化内容结构和语义表达。未来随着LLM在搜索领域的普及，GEO可能成为内容策略的核心环节，但需注意避免过度优化导致内容生硬，平衡机器可读性与用户体验。
GEO（生成式引擎优化）和AI SEO并非同一概念。GEO专注于优化内容以适配大语言模型（LLM）驱动的搜索与推荐，核心是语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI准确理解并呈现信息。AI SEO则是传统SEO的延伸，利用AI工具（如关键词分析、内容生成工具）提升搜索引擎排名，仍以满足传统搜索引擎算法（如Google的PageRank）为目标。两者虽都涉及AI技术，但服务对象和优化逻辑不同
结构化数据是一种标准化格式（如JSON-LD、Schema.org标记），用于明确描述网页内容的含义和关系，帮助LLM准确识别信息的类型（如产品、FAQ、事件）及属性。与传统SEO中仅优化关键词不同，GEO的结构化数据让AI能深层理解内容逻辑，而非依赖表面文本匹配，这对LLM的语义检索和知识整合至关重要。 例如，电商网站用Product结构化数据标注价格、库存和用户评价，当用户询问“某款手机的最
深度神经网络是一种模仿人脑神经元连接结构设计的机器学习模型，由多层人工神经元组成。它通过输入层接收数据，隐藏层逐层提取特征，输出层生成结果，通过反向传播调整各层参数以优化预测。与浅层神经网络相比，其深层结构能自动学习复杂特征，无需人工特征工程。 在图像识别领域，深度神经网络如ResNet可自动识别图像中的边缘、纹理等细节，实现高精度物体分类；在自然语言处理中，BERT等模型通过深层结构理解上下文