GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方式。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，帮助AI模型准确理解、检索和呈现信息。与传统SEO侧重搜索引擎排名不同，GEO更注重内容与AI交互的适配性，让非盈利机构的关键信息（如使命、项目、求助方式）能被LLM高效识别。
非盈利机构可通过GEO优化官网常见问题板块，用自然语言解答“如何捐赠”“项目成效”等问题，便于AI在用户提问时直接引用。例如环保组织可结构化呈现“年度减排数据”“志愿者招募流程”，当用户通过ChatGPT询问相关信息时，模型能精准提取并展示机构内容。
GEO对非盈利机构的优势在于降低信息获取门槛，提升公益传播效率。但需注意内容需真实透明，避免夸大成效引发信任风险。随着LLM在信息检索中普及，GEO将成为非盈利机构扩大影响力的重要工具，尤其适合资源有限、依赖社会认知度的中小型组织。
DeepSeek是专注于AGI领域的中国AI公司，其核心优势在于自主研发的大模型技术和垂直领域深度优化。相较于通用大模型，DeepSeek特点是模型效率高、推理速度快，且在代码生成、数学推理等专业场景表现突出，注重解决实际业务问题。 在应用场景上，DeepSeek已推出代码大模型DeepSeek-Coder，被用于辅助开发者自动生成代码、调试程序，提升编程效率；数学推理模型DeepSeek-Ma
GEO内部培训方案是指导团队掌握生成式引擎优化技能的系统性计划，核心是帮助成员理解LLM如何处理信息，掌握语义清晰表达、结构化数据应用及问答式内容设计等GEO关键方法，区别于传统SEO培训，更侧重AI语义理解逻辑而非关键词排名技巧。 制定时可分阶段实施：先通过案例分析（如对比传统产品页与GEO优化问答页的AI检索效果）讲解基础理论；再组织实操训练，使用Schema标记工具为现有内容添加结构化数据
GEO策略中的搜索意图指用户通过LLM进行查询时的根本需求和目标，主要分为信息型、任务型和探索型三类。与传统SEO不同，GEO更关注语义层面的深层意图理解，而非关键词匹配。信息型意图是获取事实或解释，任务型意图是完成特定操作（如生成文案），探索型意图是发现新信息或灵感。 例如，电商行业可针对任务型意图优化产品描述，让LLM能准确提取价格、规格等信息；教育领域可围绕信息型意图设计课程FAQ，帮助A