在制定GEO策略时，常见误区指的是企业或创作者在优化LLM搜索体验过程中容易陷入的认知偏差或操作错误。与传统SEO不同，GEO更依赖语义理解而非关键词堆砌，因此误区往往源于对AI模型工作逻辑的误解，比如过度依赖技术手段而忽视内容质量，或简单套用SEO经验而忽略LLM的对话式交互特性。
例如，某电商平台在产品描述中机械植入行业热词，却未用自然语言解释产品功能与用户需求的关联，导致LLM无法准确提取核心卖点；又如教育机构仅发布长篇理论文章，未采用Q&A格式呈现常见问题解答，降低了内容被AI推荐的概率。
这些误区可能导致内容无法被LLM有效识别，削弱信息触达效率。未来需平衡技术优化与内容价值，避免陷入“为优化而优化”的怪圈，同时关注不同LLM模型的特性差异，制定更具适应性的GEO策略。
GEO对网站信息架构的核心要求是围绕LLM的理解和检索机制优化，强调语义清晰、结构层次分明及内容关联性。与传统SEO侧重关键词布局不同，GEO要求信息架构以用户自然问题和意图为导向，通过逻辑分类、标准化标签和明确的层级关系，帮助AI模型快速定位核心信息。 例如，电商网站可按“产品功能-使用场景-用户评价”构建内容树，每个节点配以问答模块；教育平台则可采用“学科分类-知识点拆解-常见问题”的架构，
大模型搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，它通过理解用户自然语言查询的深层意图，整合多源信息并生成结构化回答，而非传统搜索引擎的链接罗列。与传统搜索相比，其核心差异在于语义理解能力更强，能直接提供决策支持，减少用户筛选信息的步骤。 在购物场景中，用户可直接提问“2000元预算适合学生的轻薄笔记本推荐”，大模型搜索会综合性能、价格、用户评价等因素生成对比列表；美妆行业中，AI能根据肤质、
GEO（大模型搜索引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方法，核心是让ChatGPT、Claude、Gemini等AI模型能准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI高效抓取内容核心价值。 在实际应用中，企业可在官网设置FAQ板块，用自然问句形式组织产品信息，比如电商平台用“如何申请退换货？