什么是 GEO？生成式引擎优化的定义、目标和适用对象
GEO（Generative Engine Optimization）是让品牌事实被 AI 搜索准确理解、引用和推荐的优化方法。它不替代 SEO，而是补上「答案里有没有你」这一环。
GEO 和 SEO 有什么区别？一文看清目标和做法
SEO 争夺搜索结果位置，GEO 争夺 AI 回答里的引用席位。企业不该把二者当成替代关系，而应看成同一套内容资产的两种出口。
企业如何写出 AI 爱引用的内容：事实、结构、出处
模型更愿意引用「像专家备忘录」的文字：有对象、有边界、有数字来源、能单独成段。本文给出可检查的写作清单。
AEO、AI Overviews 和 GEO 是不是一回事？
AEO 强调被选进答案框，AI Overviews 是谷歌的生成式摘要，GEO 是面向生成式引擎的引用优化。三者重叠，但平台、指标和交付物并不相同。
llms.txt 是什么？和 robots.txt、sitemap.xml 有何不同
llms.txt 是给大模型看的站点目录，用自然语言列出哪些页面值得引用。它不替代 robots.txt 的抓取许可，也不替代 sitemap 的网址清单。
DeepSeek 和豆包的 GEO 为什么不能共用一套问法
同一品牌在 DeepSeek 和豆包上的被提及理由往往不同。问法、口语习惯和信源偏好有差异，抽检词表必须分平台建立。
官网 GEO 技术清单：Schema、FAQ、llms.txt 与语义 HTML
内容写对之后，还要用机器可读的方式交给模型。本文给出官网第一期就该具备的技术项，避免只做视觉改版。
怎么监测 GEO 效果：提及率、准确性与可复现抽检
没有抽检词表的 GEO 报告只是截图。建立平台、问法、记录口径和复查频率，才能判断优化是否有效。
本地商家做 GEO：让 AI 在 0.8 秒里推荐到你的店
本地推荐问法极度短名单化。商家要做的不是海量软文，而是把门店实体、场景服务和信任信号写清楚。