作者：京东科技 卓雅倩

一、引言

当你想规划一场旅行时，还会在百度里翻找十几页攻略，或是在小红书、微博上手动总结笔记吗？显然，这种传统方式既耗时又难整合，在当下快节奏和忙碌的生活中无疑是个负担。同时随着AI大模型的发展，越来越多的人直接向 ChatGPT、豆包等生成式 AI 提问，只需几秒就能获得带来源标注的精准答案。从 “主动找链接” 到 “被动等结论”，用户行为的这场变革使得GEO（生成式引擎优化）也正在成为 AI 时代品牌 “被看见、被信任” 的核心能力。

二、什么是 GEO？--从 “排名之争” 到 “引用之战”

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是 2025 年兴起的新一代数字营销技术，核心目标是通过系统化策略提升内容在生成式 AI 搜索引擎（如 ChatGPT、豆包、DeepSeek 等）中的可见性和权威性，确保品牌信息在 AI 生成的回答中被优先引用。与传统 SEO（搜索引擎优化）不同，GEO 直接针对 AI 的语义理解、知识抽取和内容生成逻辑进行优化，是 AI 时代流量入口争夺的核心战场，并非 SEO 的替代品，而是 AI 浪潮下内容优化的升级形态。如果说 SEO 的核心是 “让网页在搜索结果页排得更前”，那么 GEO 的目标则是 “让品牌信息在 AI 的回答里被优先提及”。

GEO 的诞生并非偶然，它来源于用户行为的转变， LLM（大型语言模型）让 “自然语言提问 + 直接获取答案” 成为主流，用户不再满足于 “链接列表”，而是需要 “整合后的结论”，更加方便快捷的得到准确的答案；那么，“做了 GEO，还需要 SEO 吗？” 答案是肯定的 ——没有 SEO 的地基，GEO 就是空中楼阁。AI 引擎的回答并非凭空生成，而是基于对海量网页的检索。如果你的网页连搜索引擎爬虫都抓不到、索引不了，AI 根本无从 “看见” 你的内容，更谈不上引用。为更清晰区分两者差异，我们可从 4 个核心维度对比：

对比维度	传统 SEO	GEO
核心目标	提升网页在搜索结果页的排名	让品牌信息出现在 AI 的回答中
关注重点	关键词密度、外链数量、页面加载速度	内容权威性、语义逻辑、结构化数据
用户交互方式	引导用户点击链接进入网站	无需点击，AI 直接呈现品牌信息
效果衡量指标	流量、点击率、排名位置	AI 引用次数、品牌提及率、来源曝光

比如同样获取 “2025手机推荐” 的内容：

•SEO 思路：会围绕手机推荐的核心及长尾关键词密集布局，比如主关键词 “2025 手机推荐”、细分需求词 “2025 性价比手机”“2025 拍照最好的手机”“2025 学生党手机推荐”，同时优化网页标题标签（如<title>2025年哪一款手机值得买？</title>）、 meta 描述，并找数码测评类网站（如中关村在线、太平洋电脑网）交换外链，甚至会在内容中刻意重复关键词（如每 300 字出现 1 次 “2025 手机”），核心是让网页在 “2025 手机推荐” 的搜索结果中排名靠前；

•GEO 思路：会先通过用户调研或 AI 问答数据，提炼出 “2025 手机推荐” 场景下用户最关心的 3 个核心问题 ——“预算分层（千元 / 三千元 / 五千元以上）、核心需求（游戏性能 / 拍照能力 / 长续航）、新功能适配（如卫星通信、AI 摄影）”，再用 FAQ 形式把内容拆成精准问答↓

三、如何提高GEO？

1. 内容结构化 —— 让 AI “一眼看懂” 核心信息

AI 对 “逻辑明确、层级清晰” 的内容更友好。建议采用 “总 - 分 - 总” 结构：

•开头直接给出核心结论（如 “2025 年手机推荐需优先关注‘预算匹配 + 需求适配 + 新功能兼容性’三大维度”）；

•中间用 H1-H3 标题划分模块（如 “千元机推荐”“手游旗舰推荐”“AI 摄影机型推荐”），用表格对比机型参数（如处理器、电池、价格），用列表呈现选购要点；

•结尾再次总结核心观点，并补充数据来源（如 “以上推荐基于 2025 年 Q1 数码行业实测报告及品牌官方数据”）。

•这种结构不仅让用户易读，更能让 AI 快速抓取手机推荐的关键维度，比如当用户问 “2025 年千元手机怎么选” 时，AI 能直接提取表格中的机型参数和选购要点，自然会优先引用。

2. 用 LLMs.txt—— 掌控 AI 的 “引用权限”

LLMs.txt 是 2024 年由 Jeremy Howard（Kaggle 前总裁、fast.ai 联合创始人）提出的开放性标准文件，类似于 robots.txt，但专为大语言模型（LLMs，如 ChatGPT、GPT-5 等）设计。其核心功能是通过结构化信息帮助 AI 快速理解网站内容，例如提供关键链接、内容摘要和上下文优化指导。LLMs.txt 跟 Robots.txt 的爬虫协议一样，是一个放置在根目录下的个纯文本文件LLMs.txt 是大模型协议，同时也是AI友好协议。主要起到两个作用：

•告诉AI爬虫，哪些内容是我们允许被爬取的，哪些是不允许的。

•告诉来访问的AI，这个页面包含哪些信息、应该如何使用。

一个典型的 LLM.txt 配置如下：

# 允许AI引用公开的2025手机推荐、实测数据
Allow: /2025-phone-recommend/
Allow: /phone-test-data/

# 禁止AI引用未发布的机型信息、内部测评报告
Disallow: /unreleased-models/
Disallow: /internal-test/

# 要求AI引用时必须标注“来源：XX数码测评”及官网链接
Attribution: required

# 限制AI只能引用2025年1月后的手机内容
Min-Date: 2025-01-01

实操小贴士：

•放置位置：需与 robots.txt 同级（网站根目录），如 “www.xxx.com/llms.txt”；

•验证方法：用 Perplexity 的 “LLMs.txt 检测工具”（https://www.perplexity.ai/llms-txt-checker）确认是否生效。

3.FAQ+JSON-LD—— 给内容 “装机器翻译器”

AI 的核心功能是 “回答问题”，因此 “以问题为导向” 的手机推荐内容更容易被选中。但仅靠自然语言组织问答还不够 ——AI 无法像人类一样 “理解” 段落中的机型参数和推荐逻辑，这时就需要JSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data） 出场。它相当于给手机推荐内容 “贴标准化标签”，明确告诉 AI “哪部分是用户的手机相关提问”“哪部分是对应的机型推荐及参数”，避免 AI 遗漏关键信息。我们以 “2025 手机推荐” 的 FAQ 内容为例，代码及解读如下：

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",  // 1. 定义“词汇词典”：使用全球通用的schema.org标准，确保ChatGPT、Bing等AI引擎都能理解“手机推荐”相关标签含义
  "@type": "FAQPage",               // 2. 声明内容类型：告诉AI“这是关于2025手机推荐的FAQ页面”，而非普通新闻或产品页
  "mainEntity": [                   // 3. 核心内容区：存放手机推荐的关键问答对，是AI检索的重点
    {
      "@type": "Question",          // 标签1：标记当前内容为“用户关于手机的提问”
      "name": "2025年千元内高性价比手机有哪些？",  // 问题文本：精准匹配用户“千元手机”的预算需求
      "acceptedAnswer": {           // 关联该问题的“官方推荐答案”
        "@type": "Answer",          // 标签2：标记当前内容为“手机推荐答案”
        "text": "2025年千元内推荐XX品牌X1机型：搭载天玑6025处理器（满足日常刷视频、社交需求），配备5000mAh超大电池+22.5W快充（续航超1.5天），起售价899元，支持内存扩展；数据来自XX品牌2025年3月新品发布会，实测待机功耗比2024款降低12%。"  // 答案文本：包含机型、核心参数、价格、数据来源，AI可直接提取推荐信息
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "2025年适合玩手游的手机需要什么配置？推荐哪款？",  // 问题文本：覆盖用户“手游需求+机型推荐”的双重诉求
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "2025年手游手机需满足三大配置：①处理器：骁龙8 Gen4或天玑9300（确保高帧率运行）；②存储：LPDDR5X内存+UFS 4.0存储（减少加载延迟）；③屏幕：120Hz及以上高刷屏（提升操作流畅度）。推荐XX品牌Pro机型：搭载骁龙8 Gen4，搭配16GB内存+512GB存储，144Hz OLED电竞屏，实测《原神》满帧运行5小时，机身温度≤42℃，起售价3299元；数据来自2025年Q1数码测评机构实测报告。"  // 答案文本：先明确配置标准，再给具体机型，AI可同时抓取“选购逻辑+推荐机型”
      }
    }
  ]
}
</script>

JSON-LD定义： JSON-LD（JSON for Linked Data，即用于关联数据的 JSON）是一种基于 JSON 的结构化数据格式，核心作用是在网页、API 或文档中嵌入语义化信息，帮助机器（如搜索引擎、AI 工具、数据爬虫）理解内容的 “含义”，而非仅识别文本本身。它是万维网联盟（W3C）推荐的标准，广泛用于 SEO 优化、数据互操作和语义网建设。

这段 JSON-LD 在 “2025 手机推荐” GEO 优化中的核心价值的在于：

•降低 AI 识别成本：没有 JSON-LD 时，AI 需要解析大段文字才能区分 “预算”“配置”“机型”；有了标签后，AI 能瞬间定位 “千元内” 对应 XX 品牌 X1、“手游” 对应 XX 品牌 Pro，直接提取处理器、电池等关键参数；

•提升引用精准度：当用户问 “2025 年 800-1000 元手机推荐”“2025 玩原神用什么手机” 时，AI 会通过 JSON-LD 的标签匹配问题，优先引用上述机型推荐，避免推荐不符合预算或需求的机型；

•强化可信度：答案中 “数据来源” 通过结构化文本呈现，AI 会默认这类有明确来源的手机推荐更权威，引用时会同步标注 “来自 XX 品牌发布会”，提升用户信任。

实操小贴士：

•验证工具：用 Google “结构化数据测试工具”（https://search.google.com/test/rich-results）检查代码是否有误；

•扩展场景：除了 FAQ，产品页可用 “Product” 类型标注价格 / 库存，教程页用 “HowTo” 标注步骤，适配更多 AI 问答场景。

四、总结

现在市场上也开发出来很多关于提高GEO的运营工具，比如智推时代GenOptima， 移山科技 GeoRank AI 引擎等等，随着时代的变化，新型的产品层出不穷，竞争越来越激烈，因此我们也要拥抱变化，跟上时代的脚步，发现机会，并且去进行实践，才能够在这个日新月异的时代蓬勃发展~