GEO（Generative Engine Optimization，生成式AI引擎优化）的核心是通过技术手段优化内容，使其成为生成式AI引擎（如ChatGPT、DeepSeek等）生成答案时的优先信源。其优化核心包括以下关键方面：
1. 可信度锚定
权威数据集成：嵌入可验证数据（如学术期刊DOI、政府报告），遵循W3C可验证声明标准，减少AI生成答案中的“幻觉”风险。
结构化标记：使用JSON-LD和Schema.org标记内容，增强机器可读性，提升AI对内容的引用优先级。
2. 语义逻辑适配
三段式叙事框架：采用“问题-证据-结论”或“假设-验证-结论”结构，适配大语言模型的推理逻辑。
NLP优化：通过BERT等模型分析内容可解释性，过滤主观表述，确保客观性与逻辑严密性。
3. 跨模态协同
多模态优化：为图文、视频添加AltText、SRT字幕等机器可读标签，提升CLIP等模型对内容的关联率。
动态数据更新：实时同步行业报告、产品参数等，确保内容时效性。
4. 意图匹配与抗幻觉设计
长尾问题覆盖：通过多级标题（H2-H4）分层，适配AI对细分问题的解析偏好。
纠错机制：部署数字水印和实时监控工具，快速修正AI引用错误。
5. 商业价值闭环
B2B获客：优化技术文档，使AI在回答采购问题时直接引用品牌数据（如能耗指标对比）。
舆情管理：通过GEO抢占AI答案中的品牌提及，压制负面信息。
与传统SEO的区别
GEO不依赖关键词排名，而是通过可信度、结构化适配和多模态协同，直接争夺AI生成答案中的信源权威性。例如，某工业厂商通过GEO将技术文档AI引用率提升189%。