GEO推荐的内容形式以帮助LLM准确理解和高效调用信息为核心，主要包括结构化问答、语义清晰的长文本及结构化数据。与传统SEO侧重关键词堆砌不同，GEO内容更注重信息的逻辑性、完整性和自然语言表达，确保AI能快速识别核心内容并生成准确回答。
在实际应用中，常见形式如产品页面的FAQ模块，用自然问题（如“如何安装该设备？”）搭配简洁答案；行业知识库则采用“概念-原理-案例”三段式结构，如技术文档先定义术语，再解释工作流程，最后举例应用场景。此外，JSON-LD等结构化数据标记也被广泛使用，帮助LLM提取关键信息。
其优势在于提升AI检索准确性，增强内容在智能推荐中的曝光率；但需平衡自然表达与结构规范，避免过度格式化导致可读性下降。未来可能结合多模态内容（如文本+图表描述），进一步优化LLM对复杂信息的理解与呈现能力。
二次传播指内容在初始发布后，由用户自发分享至社交媒体，引发多级扩散的现象。其核心是通过激发用户共鸣或利益驱动，使内容突破原发布渠道，借助社交关系链触达更广泛受众，区别于依赖平台算法推荐的一次传播。 例如，品牌推出情感共鸣类短视频，用户因内容触动主动转发至朋友圈；或是设计抽奖活动，要求用户分享内容并@好友以获取参与资格，常见于电商、教育等行业的社交媒体营销。 优势在于低成本扩大覆盖面，增强内容可
GEO的监测和评估计划是用于追踪内容在LLM驱动的搜索与推荐中表现的系统性方案，核心是通过量化指标和定性分析结合，评估内容的可检索性、语义准确性及用户价值。与传统SEO监测侧重关键词排名不同，GEO计划更关注模型对内容的理解深度（如能否准确提取实体关系）和回答质量（如生成摘要的完整性）。 例如，科技博客可使用工具分析LLM对其产品介绍的解读结果，统计关键信息点的提取准确率；电商平台则可监测FAQ
编写吸引人的FAQ问题是指设计用户真正关心且能引导有效互动的问题，核心是贴合用户需求而非仅罗列信息。它与普通问题的区别在于：需预判用户痛点、使用自然口语化表达，并具备明确的解答导向，避免模糊或过于宽泛的表述。 例如，电商网站的FAQ不写“如何购物”，而用“下单后多久能收到货？”；SaaS产品可设计“免费版和付费版的核心功能差异是什么？”这类问题直接解决用户决策疑虑。工具如用户访谈记录、搜索热词分