GEO（生成式引擎优化）
面向生成式 AI 的内容优化，目标是让品牌信息被大模型识别、引用并推荐。
知识库
GEO知识库
从「是什么」到「怎么落地」，把生成式引擎优化拆成可以照着做的步骤。这里是三大支柱主题的集群内容索引。
入门
GEO、SEO、AEO 到底在说什么
SEO（搜索引擎优化）
面向传统搜索引擎的优化，目标是让网页获得更好的排名与自然流量。
AEO（答案引擎优化）
聚焦于「直接给出答案」的场景，与 GEO 高度重叠，常被视为同一方向的不同表述。
| 对比项 | GEO | SEO | AEO |
|---|---|---|---|
| 主要场景 | 生成式 AI 的对话答案 | 搜索引擎结果页 | 答案引擎的直接回答 |
| 优化目标 | 被 AI 引用与提及 | 排名与自然点击 | 被直接采纳为标准答案 |
| 内容要求 | 结论先行、结构化、可溯源 | 关键词与页面质量、外链 | 高度凝练、事实明确 |
| 相互关系 | 依赖 SEO 地基 | 为 GEO/AEO 打底 | GEO 的一个子集 |
实操
把方法落到你的站点上
官网如何被 AI 读懂
让每个核心页面首段即给出 40–60 字的定义式作答；段落自包含，控制在便于切片的长度；用描述性问句做标题，避免营销话术。
FAQ 怎么写
按用户真实提问组织，每条首句即结论，答案可独立阅读；整页输出 FAQPage 结构化数据，让问答对可被直接抽取。
Schema 怎么部署
用 JSON-LD 在页面中输出 Organization、WebSite、BreadcrumbList、Service、FAQPage 与 Article，字段与页面可见内容保持一致，不做隐藏标记。
llms.txt 的正确姿势
在根目录提供 llms.txt，用简洁条目说明品牌实体、产品服务、目标受众与三大主题页链接，作为 AI 的站点内容索引。
度量
怎么复测，才知道有没有变好
不要凭感觉判断 GEO 是否生效。用统一的指标与固定的复测节奏，才能把「好像好了一点」变成看得见的趋势。
纳入率
目标问句的 AI 答案中，你的品牌被纳入回答的比例。
引用准确度
AI 描述你时的事实、主体与业务是否准确无误导。
声量份额（SoV）
同类问句答案中，你相对竞品的提及占比。
复测节奏
按月复测并留存趋势，单次快照不足以判断变化。
FAQ
学习与上手常见问题
学 GEO 需要先会 SEO 吗？
理解 SEO 会更容易上手，但不是必需。GEO 更看重内容结构与事实表达，很多基础工作可以直接从内容改造开始。
知识库里的方法，可以自己执行吗？
可以。结构、FAQ、Schema、llms.txt 这些都可以自行落地；系统的价值在于把监测、优化与运营连成可持续的闭环。
内容多久更新一次比较合适？
建议按月复测并同步更新。新鲜度是 AI 判断内容可信度的因素之一，标注发布时间与最后更新日期有助于引用。