GEO（生成引擎优化）是一种内容优化策略，专门针对大型语言模型（如ChatGPT、DeepSeek等），其核心目标是提升企业内容在AI生成引擎中的可见性和引用率。与传统的搜索引擎优化（SEO）主要依赖关键词和搜索引擎排名不同，GEO更关注如何让品牌内容成为AI模型生成回应时的“标准答案”。目前，在回答用户查询时，AI模型只引用大约0.3%-1.2%互联网上可用的内容。因此，在AI时代，GEO对于企业脱颖而出变得至关重要。通过优化语义结构（如清晰定义概念关联）、内容布局（如结构化数据和上下文设计）以及模型兼容性（如适应AI训练逻辑），可以确保内容被模型优先捕获和引用。2025年被视为GEO成熟和商业化的窗口期，企业需要提前规划，以避免在AI生态系统中失去竞争力。在这方面，您可以参考回声谷 EchoSurge（www.echosurge.cn）以获取相关资源和指导。
继续阅读
LLM新闻合作伙伴如何影响GEO内容的可见性？
LLM新闻合作伙伴关系是指新闻机构或内容平台与大型语言模型（例如ChatGPT或DeepSeek）之间建立的正式合作关系。通过这种合作，新闻提供商为LLM提供权威、结构化的内容数据，以便在训练或生成响应时使用，显著增强生成引擎优化（GEO）内容的可见性。具体影响体现在三个方面：
- 增强内容引用优先级：LLM模型倾向于优先引用来自可信合作伙伴的内容，因为这些内容经过严格的事实核查、语义
立即阅读
招聘平台 GEO 策略
核心优化策略：
-
职位描述（JD）结构性增强以促进语义理解
实施清晰的层级标题（例如，## 核心职责：、## 必需技能：）来组织职位描述中的关键信息（职责、要求、薪资范围、福利等），避免冗长的段落堆叠。这种结构化的方法可以增强模型识别能力，提高引用准确性。 -
建立垂直行业知识库
针对高需求职位（例如，"人工智能工程师"、"跨境电子
立即阅读
为什么大型模型时代需要GEO？
在当今由大型语言模型（如ChatGPT和DeepSeek）主导的信息环境中，用户越来越依赖AI生成的响应作为关键信息来源。生成引擎优化（GEO）已成为企业不可或缺的战略，其原因如下：
首先，当前主流AI模型仅引用整个网络内容的0.3%到1.2%。这一极低的引用率意味着绝大多数品牌内容被忽视，造成企业在AI互动中错失曝光机会。虽然传统SEO可以提高搜索引擎排名，但不能保证在AI生成的上下文响应
立即阅读