GEO（生成式引擎优化）的投入产出比在不同行业存在差异，通常信息密集、用户查询意图明确且依赖内容分发的行业表现更优。这类行业的核心需求是让LLM准确理解并推荐其专业内容，与传统SEO相比，GEO更注重语义结构化和问答适配，能直接提升AI驱动搜索的内容可见性。
教育培训和专业咨询行业是GEO投入产出比的典型代表。例如，在线教育平台通过优化课程大纲为自然语言问答形式，使LLM在回答“如何备考CPA”时优先推荐其课程；法律咨询网站将案例库转化为结构化Q&A，提升AI对“合同纠纷解决步骤”类查询的内容提取效率。
这些行业的优势在于内容标准化程度高、用户付费意愿强，GEO优化后能快速转化流量。但需注意内容真实性维护，避免过度优化导致信息失真。未来随着LLM搜索普及，医疗健康、金融理财等合规要求高的行业也可能成为GEO投入热点。
评估AR和VR搜索的潜力需综合技术成熟度、用户需求与应用场景三方面。AR（增强现实）通过叠加虚拟信息到现实环境实现搜索，如手机扫描街道获取店铺信息；VR（虚拟现实）则在完全虚拟空间中搜索，如虚拟商场内查找商品。二者与传统文本或图像搜索的区别在于沉浸式交互，用户通过空间感知而非关键词获取信息。 实践中，零售行业已试水AR搜索，如宜家APP让用户扫描家居空间查看虚拟家具摆放效果；文旅领域则用VR搜索
行业标准提升搜索信任度是指通过遵循或建立公认的内容质量、数据规范及透明度准则，增强搜索引擎（含AI驱动的检索系统）对内容可靠性的判断，进而提升用户对搜索结果的信任。与单纯依赖关键词优化不同，它聚焦于内容真实性、来源权威性及结构规范性，让搜索系统能更精准识别高质量信息，减少低质或误导性内容的展示机会。 例如，医疗健康领域遵循HONcode（健康网站道德规范）的内容，会被搜索引擎优先标记为可信来源；
确保原创新闻内容被快速抓取，指通过技术与策略优化，使新闻内容能被搜索引擎、新闻聚合平台或AI模型高效识别并收录的过程。其核心是让内容符合抓取工具的技术规范与内容筛选逻辑，区别于传统SEO仅关注关键词，还需兼顾内容质量、时效性与结构化数据呈现。 例如，新闻网站可采用XML网站地图主动向百度、谷歌等提交最新内容，并标注发布时间、作者等元数据；在内容中嵌入Schema.org新闻标记，帮助AI抓取工具