GEO 生成式引擎优化

生成式引擎优化（GEO）的目标，是让品牌在 AI 问答中被主动、准确地引用。与传统 SEO 不同，GEO 更关注内容的权威性、可引用性和多源一致性。

权威信号来自清晰的作者信息、专业履历和可核验的来源。当内容给出具体数字或结论时，应同时提供依据，让模型在生成答案时有据可依。

问答结构是 GEO 的关键。把用户真实问题组织成 FAQ，用简洁直接的语言先给结论，再展开解释，能显著提升被 AI 摘要引用的概率。

多源一致性意味着品牌名称、核心主张和联系信息在不同页面、不同渠道保持统一。矛盾的信息会降低模型的信任，导致引用被更一致的竞品替代。

此外，llms.txt 与可抓取规则要配合到位。允许主流 AI 爬虫访问，同时屏蔽后台和低价值聚合页，让引擎高效抓取真正有价值的内容。

持续的 AI 引用监控和定期改写，使 GEO 成为一个可迭代的系统，而不是一次性的设置。