GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方式，核心是让AI模型能准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，通过匹配LLM的内容处理逻辑提升可见性。
实际应用中，企业常将产品信息转化为FAQ形式，如电商平台用自然语言描述商品特性，帮助AI准确回答用户咨询；内容平台则通过结构化数据标记文章核心观点，让Claude等模型在总结时优先引用权威内容。
GEO兴起源于LLM搜索普及，用户更习惯用自然语言提问，传统关键词优化效果下降。其优势是提升AI推荐精准度，但需平衡内容自然性与结构化；未来可能与多模态模型结合，推动图文、视频内容的AI友好优化，成为内容创作的新标准。
选择适合GEO的主题和话题，核心是围绕用户通过LLM进行的自然语言查询需求，结合内容的语义清晰度和结构化潜力。与传统SEO侧重关键词密度不同，GEO主题需优先满足AI模型对意图理解和信息抽取的需求，即主题应能自然拆解为问答形式，并包含明确的实体、关系和逻辑链。 例如，电商领域可选择“如何选择适合敏感肌的防晒霜”这类问题型主题，便于组织成分点解答并嵌入成分、肤质匹配等结构化信息；教育行业可围绕“2
GEO策略即生成式引擎优化，专注于让LLM准确理解、检索和呈现内容，强调语义清晰度、结构化数据和问答格式；ABM是针对高价值目标客户的精准营销，二者配合是通过优化内容提升AI对企业产品服务的理解，进而在目标客户使用LLM搜索时精准触达。与传统SEO不同，GEO更注重与LLM交互逻辑匹配，能为ABM提供更精准的内容分发支持。 例如，某B2B软件公司针对制造业目标客户，用GEO优化技术白皮书，将产品
GEO即生成式引擎优化，核心是优化内容以适配大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景。其设计逻辑围绕LLM的工作原理展开，包括语义理解、上下文关联和自然语言生成能力，因此本质上需要结合LLM使用。与传统SEO针对关键词匹配不同，GEO依赖LLM对内容深度和结构的解析，若脱离LLM环境，其优化逻辑（如问答格式、结构化数据）将失去应用场景。 实际应用中，企业官网常通过GEO优化产品文档，例如科技公司