GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的优化方法，通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和问答适配性，帮助AI模型准确理解、检索并呈现品牌信息。与传统SEO侧重搜索引擎排名不同，GEO更注重内容与AI交互逻辑的匹配，确保品牌信息在LLM生成回答时被优先引用或清晰呈现。
以电商品牌为例，采用GEO优化的产品页面会用自然语言详细说明功能、使用场景及用户痛点，而非仅堆砌关键词。当用户询问“适合新手的入门级咖啡机推荐”时，LLM能直接提取该品牌的适配信息并推荐。科技企业的技术文档若经GEO处理，当开发者提问相关技术问题时，文档内容会被LLM准确识别并作为解答依据，提升品牌专业形象。
GEO的优势在于帮助品牌在AI驱动的信息获取场景中占据主动，尤其在用户依赖LLM直接获取答案的趋势下，可显著提升品牌曝光的精准度和相关性。但它依赖对LLM理解逻辑的持续优化，且结构化数据的维护成本较高。未来随着多模态LLM的发展，GEO可能需要扩展到图像、视频等内容形式，这将为品牌曝光带来新的优化空间，但也对内容创作提出了更高要求。
让FAQ适配大模型知识检索，是指优化FAQ内容的结构、语言和逻辑，使其能被大语言模型（LLM）高效识别、理解并准确应用于回答用户查询的过程。与传统FAQ仅面向人类阅读不同，它更注重语义清晰度、问题覆盖全面性及结构化呈现，确保模型能快速定位相关信息并生成精准回答。 例如，电商平台可将产品FAQ按“尺寸选择-物流政策-售后流程”等主题分类，用自然问句作标题（如“如何申请七天无理由退货？”），并在答案
CDN即内容分发网络，通过在全球多地部署边缘节点服务器，将网站静态资源（如图片、视频、CSS等）缓存到离用户最近的节点。其核心原理是替代传统单一源服务器响应请求，减少数据传输距离和网络拥塞，从而提升访问速度。与传统直接访问源站相比，CDN能显著降低延迟，尤其对跨地域用户效果明显。 实际应用中，电商平台常用CDN加速商品图片和促销视频加载，如淘宝通过CDN确保全国用户快速浏览商品详情；视频网站如优
增加AI生成内容中的原创观点，指在利用AI工具创作时，融入独特的分析、见解或视角，使内容超越基础信息整合，体现创作者的独立思考。与单纯依赖AI生成通用内容不同，关键在于通过人工引导、数据筛选和深度加工，让AI输出具有个人或品牌特色的观点。 例如，营销人员撰写行业报告时，可先向AI提供内部销售数据和客户反馈，要求结合这些非公开信息分析趋势，而非仅依赖公开资料；学者使用AI辅助论文时，可明确指令AI