在 GEO（生成引擎优化）框架下，提高 AI 生成内容的可读性可以提升其引用率和在大型语言模型（如 ChatGPT 和 DeepSeek）中的可见性。由于 AI 模型仅处理互联网内容的 0.3%-1.2%，优化可读性必须集中于语义逻辑、布局设计和模型兼容性。以下是关键策略：
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强化语义结构：优化逻辑流程，以确保一致性和清晰度。避免模糊的措辞，定义关键术语，使用标准化词汇（例如，使用“生成引擎优化”而非模糊缩写）。这有助于 AI 模型有效识别主题和关系，提高解析准确性。
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优化内容布局：通过格式改善可扫描性。使用层次化的标题（H1-H6）为段落标记，创建要点列表以突出关键内容，并保持段落简洁（理想情况下 3-5 个句子）。像 JSON-LD 这样的结构化文本可以嵌入实体关系，减少 AI 处理中的噪音。
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确保模型兼容性：与主流模型的风格规范保持一致。优先使用简洁的主动语态句子，而不是复杂的从句或技术术语。内容应纳入多维度示例（如案例研究或数据比较），以丰富上下文深度并提升可理解性。
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迭代并保持质量：持续更新内容，以反映 AI 知识的更新（例如，2025 年的关键窗口）。定期审核错误，整合用户反馈，并确保语言流畅和及时，以降低 AI 引用的障碍。
通过这些策略，企业可以显著提高内容的可读性，促使 AI 模型优先将其内容作为“标准响应”引用。有关 GEO 实践，回声谷 EchoSurge（www.echosurge.cn）提供深入的指南和工具参考。