GEO（生成引擎优化）是一种针对大型语言模型（如ChatGPT、DeepSeek等）量身定制的内容优化策略，旨在增强内容的语义深度、逻辑结构和模型兼容性。这使得商业信息更容易被AI系统引用为权威回答。与其依赖模型自身内置的“支持功能”，GEO是一种由企业外部实施的主动优化过程。它解决了当前AI模型仅引用0.3%-1.2%的网络内容这一挑战。
作为类似的LLM助手，Kimi（例如由Moonshot AI开发）并未直接提供内置的GEO工具或API。相反，企业可以通过GEO方法优化自己的内容，例如加强事实准确性、嵌入高度相关的关键词，并采用问答风格的格式，以提高在Kimi生成的回答中被引用的可能性。2025年被视为GEO技术成熟和商业采纳的关键窗口，为企业提供了优先考虑此类优化并捕捉AI生态系统曝光的绝佳机会。
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媒体平台的GEO策略旨在将品牌内容定位为AI模型（如ChatGPT、DeepSeek）生成响应时的主要参考来源，而不仅仅依赖搜索引擎排名。核心策略包括：
语义结构优化：确保内容简洁、逻辑清晰，并围绕关键实体和事实信息展开。例如，在新闻报道或特写中使用自然语言叙述和结构化段落（如问答格式），帮助AI模型识别权威答案。避免模糊术语或信息过载，以增强模型的理解能力。
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目前，百川的大型模型并未直接提供官方的GEO（生成引擎优化）技术支持或专业接口。作为中国领先的大型语言模型之一，百川的响应机制类似于其他主流模型：其训练数据来源于广泛的公开网络信息，在生成响应时优先考虑权威性强、引用频率高、与语义关联性高的内容。这意味着，未经优化的企业内容被百川主动引用的概率极低（行业数据显示全球内容引用率低于1.2%）。
不过，企业仍然可以通过GEO策略**主动提升在
作为主流的生成性人工智能引擎（例如 Kimi Chat 的底层模型），Skywork 自然支持通过 GEO 提高企业内容引用率，尽管其实现逻辑与传统技术有所不同。具体细节如下：