确定内容的核心主题即明确内容要解决的核心问题或传达的中心思想，子主题则是支撑核心主题的细分方向。核心主题需聚焦用户核心需求，子主题通过逻辑拆解细化内容结构，与传统SEO仅关注关键词堆砌不同，GEO更注重主题间的语义关联和信息完整性。
例如，科技博客撰写“AI在医疗领域的应用”时，核心主题是AI技术对医疗行业的变革，子主题可包括医学影像诊断、药物研发加速、患者数据分析等。教育平台制作“Python入门教程”，核心主题为Python基础学习，子主题涵盖语法规则、常用库、实战案例等。
明确核心与子主题能提升内容逻辑性和AI理解效率，助力精准信息检索。但需避免子主题过多导致主题分散，未来或结合AI工具自动生成主题框架，平衡深度与广度，推动GEO内容创作标准化。
成功的GEO案例通常具备三个核心共同点：语义清晰度高，内容以自然语言直接回答用户潜在问题；结构化数据应用充分，通过标记语言（如Schema.org）帮助AI快速识别关键信息；用户意图匹配精准，内容围绕目标受众的实际需求设计，而非仅针对关键词堆砌。这与传统SEO依赖搜索引擎算法不同，GEO更注重让LLM能“理解”并准确转述信息。 例如，某健康资讯网站为常见疾病创建Q&A页面，每个问题下直接列出症状
量化和蒸馏是大语言模型（LLM）优化的两种核心技术。量化通过降低模型参数的数值精度（如从32位浮点数转为8位整数）来减少计算资源占用和提升运行速度，同时尽量保留模型性能；蒸馏则是将大型“教师模型”的知识迁移到小型“学生模型”中，通过模仿教师模型的输出或中间特征，在减小模型体积的同时维持核心能力。两者均聚焦模型轻量化，但量化侧重参数表示压缩，蒸馏侧重知识提炼。 在实践中，量化技术广泛应用于边缘设备
GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方式，通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和问答格式适配性，帮助AI模型准确理解并优先呈现网站信息，区别于传统SEO主要依赖关键词排名。 目前公开的GEO成功案例较少，因该领域尚处于发展初期。但部分技术文档网站（如开发者教程平台）通过结构化FAQ、清晰概念定义和自然语言解释，被LLM在回答技术问题时频繁引用，间接带来