GEO对网站信息架构的核心要求是围绕LLM的理解和检索机制优化，强调语义清晰、结构层次分明及内容关联性。与传统SEO侧重关键词布局不同，GEO要求信息架构以用户自然问题和意图为导向，通过逻辑分类、标准化标签和明确的层级关系，帮助AI模型快速定位核心信息。
例如，电商网站可按“产品功能-使用场景-用户评价”构建内容树，每个节点配以问答模块；教育平台则可采用“学科分类-知识点拆解-常见问题”的架构，确保LLM能精准提取课程要点。工具方面，Schema.org的结构化数据标记（如FAQPage、HowTo）是常用手段。
优势在于提升AI检索准确性和用户获取信息效率，但需平衡结构规范性与内容灵活性，避免过度模板化导致内容生硬。未来可能会涌现更多AI原生的信息架构工具，推动网站从“搜索引擎友好”向“智能助手友好”演进。
B2B行业专业FAQ是针对企业客户需求设计的问答内容，用于解答产品功能、技术细节、服务流程等专业问题。与B2C FAQ侧重用户体验不同，B2B FAQ需突出专业性、逻辑性和解决方案导向，常包含行业术语和技术参数，帮助决策者快速获取关键信息。 例如，SaaS企业可能在FAQ中说明“如何实现多租户数据隔离”，详细解释技术架构和合规措施；工业设备供应商则会通过FAQ解答“设备维护周期及成本估算”，结合
大模型推荐结果是基于大语言模型（LLM）的语义理解和生成能力，为用户提供个性化、自然语言化的信息推荐；传统搜索排名则主要依赖关键词匹配和链接分析等算法，返回网页列表。两者核心区别在于：大模型推荐注重深层语义理解和上下文连贯性，能直接生成答案或整合信息；传统搜索排名侧重网页相关性排序，需用户自行筛选内容。 以电商平台为例，传统搜索排名会展示含“运动鞋”关键词的商品列表；大模型推荐则可能根据用户历史
提升内容的可读性和逻辑性是指通过优化结构、语言和表达方式，让信息更易被理解和吸收的过程。可读性关注内容的流畅性和易懂性，如用词简洁、句子长短适中；逻辑性则强调信息组织的合理性，如观点明确、论证连贯、层次清晰。两者相辅相成，区别于单纯的内容长度或华丽辞藻，核心是降低读者的理解成本。 实际应用中，常见方法包括使用“总-分-总”结构框架，如文章开头点明主旨，中间分点阐述，结尾总结；或采用标题层级（H1