GEO，全称为 Generative Engine Optimization，中文名称叫做生成式引擎优化。和 SEO 类似，GEO 就是针对现在市场上的大模型（ChatGPT，DeepSeek等）回答问题进行优化。
ChatGPT、DeepSeek 和豆包这一类型的生成式 AI 工具，在一开始训练的时候使用的是离线数据，通过解析海量数据，学习其中的统计学规律，形成一套输出逻辑。随着大模型技术的发展，AI 在回答的时候可以引入网页搜索结果进行分析后给出更加实时的回答。GEO 就是在这种发展趋势下一种结构化内容的实践，旨在让 AI 能够快速准确地识别并引用网页中的内容。
GEO 和 SEO 有什么区别？
传统的 SEO 是针对搜索引擎进行优化，旨在提升网站页面在搜索结果的排名。GEO 是 AI 工具主要针对页面的内容进行总结并呈现给用户使用，不存在排名的优化。
可以从目的，指标，用户行为几个方面看出 SEO 和 SEO 的侧重点不同。
| GEO | SEO | |
|---|---|---|
| 目的 | AI 在回答使用 | 显示在搜索结果中 |
| 指标 | 准确，直接 | 排名，关键字，链接数 |
| 用户行为 | 直接阅读 AI 的答案 | 点击链接跳转查看 |
怎么实现 GEO？
通过数据分析其实可以得处，对于 SEO 友好的页面，在 GEO 也比较出色。
以下是几点在 GEO 中的技巧。
以问答形式为主
将原来的行为逻辑修改为问答形式，通篇采用一问一答形式，方便 AI 提取内容。
将问题放在标题中
将 H2 和 H3 标签写成是用户可能提出的问题，而不是一个简单的主题，AI能更佳快速的匹配。
给出具体的引用值
将模糊描述修改为带有具体数字内容的信息。例如将“支持并发请求”修改为“最大支持2000个请求”。
处理 llms.txt
llms.txt 是一个专门针对 AI 大模型的文本文件，格式上采用 markdown 进行编写，用于提供网站的机构化内容数据，让 AI 知道哪些数据是更加方便处理和使用的。