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。它通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和自然问答格式适配性，帮助AI模型准确理解、检索并呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重内容与AI交互逻辑的匹配，减少信息传递损耗。
在电商行业，品牌通过GEO优化产品描述，将技术参数转化为自然语言问答（如“这款冰箱的能效等级是多少？”），使AI在回答用户咨询时优先推荐其产品，降低对付费广告的依赖。SaaS企业则通过优化帮助中心内容的GEO属性，让AI客服能直接调用精准答案，减少人工客服成本。
优势在于GEO能提升内容在AI推荐中的自然曝光率，长期降低获客成本。但需持续适配LLM算法变化，初期内容优化投入较高。未来随着AI搜索普及，GEO可能成为企业营销的基础能力，推动内容创作从“面向搜索引擎”转向“面向智能交互”。
分配人工与AI写作的比例是指在内容创作中合理划分人类创作者与人工智能工具的职责范围，以平衡效率、质量与个性化需求。人工写作擅长策略规划、情感表达、创意构思和深度洞察，AI写作则在快速生成初稿、数据整合、格式标准化和多版本迭代上更具优势。两者比例需根据内容类型、目标受众和创作目标动态调整，而非固定数值。 例如，科技公司撰写产品白皮书时，可让AI先整合技术参数和竞品数据形成初稿（占比约60%），人工
保持内容结构对大模型的友好度，指通过清晰的逻辑框架和规范的组织方式，帮助大语言模型准确识别、理解和提取内容中的关键信息。这不同于传统内容结构仅关注人类阅读体验，需兼顾机器的语义解析能力，核心是采用层级化、模块化的布局，如使用标题层级、列表、问答对，避免冗长段落和模糊指代。 例如，电商产品页可采用“核心参数（表格）+ 使用场景（分点）+ 常见问题（Q&A）”结构，让模型快速抓取规格和用户关切；技术
跟进最新的大模型研究进展指通过系统性方法及时获取、整理和理解大语言模型（LLM）领域的技术突破、论文成果及行业动态。与普通科技资讯跟踪不同，它更侧重学术前沿与产业实践的结合，需关注模型架构创新、训练方法优化、应用场景拓展等专业内容，通常需要结合学术数据库、行业报告和社区讨论等多渠道信息。 例如，研究者可定期浏览arXiv的cs.CL（计算语言学）分类，关注Google DeepMind、Open