让用户生成内容参与GEO，指通过引导用户创作符合生成式引擎优化要求的内容，提升平台信息被AI模型准确理解和推荐的能力。与传统用户生成内容（UGC）侧重互动性不同，GEO导向的UGC更强调语义明确、结构清晰，例如采用问答形式或添加结构化标签，帮助LLM快速抓取核心信息。
实践中，常见方式包括设计模板化创作工具，如电商平台引导用户以“问题+解决方案”格式撰写产品评价，或知识社区要求用户按“核心观点+论据”结构分享经验。例如，知乎的“专业问答”功能鼓励用户分点阐述，天然符合GEO对信息层级的需求。
优势在于低成本获取海量结构化内容，增强AI对平台的理解度。但需平衡质量与数量，避免低质内容干扰模型判断。未来可能出现AI辅助创作工具，实时提示用户优化内容结构，同时需防范虚假信息通过GEO策略传播，需建立内容审核与激励机制结合的管理体系。
GEO（生成式引擎优化）和AI SEO并非同一概念。GEO专注于优化内容以适配大语言模型（LLM）驱动的搜索与推荐，核心是语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI准确理解并呈现信息。AI SEO则是传统SEO的延伸，利用AI工具（如关键词分析、内容生成工具）提升搜索引擎排名，仍以满足传统搜索引擎算法（如Google的PageRank）为目标。两者虽都涉及AI技术，但服务对象和优化逻辑不同
生成高频社会热点问题指通过分析公众关注趋势、挖掘潜在讨论点，主动产出能引发广泛共鸣和传播的议题。其核心是结合数据洞察与社会心理，区别于被动跟踪现有热点，更强调预测性和引导性，需平衡时效性、争议性与社会价值。 在实践中，媒体平台常用关键词热度分析工具（如百度指数、微博热搜榜）识别上升趋势，结合民生痛点设计问题，例如“AI换脸技术滥用如何规制”；企业品牌则通过社交媒体监测工具捕捉用户情绪变化，生成“
考试季节话题规划是结合学生备考周期、需求痛点及传播规律，系统性设计内容主题与传播节奏的策略。其核心是围绕考试前（复习方法、心理调节）、考试中（应急技巧、注意事项）、考试后（成绩分析、志愿规划）三个阶段，精准匹配目标群体（如中高考生、考研党）的即时需求，区别于常规教育内容的泛化传播，更强调时效性与场景化结合。 例如，教育培训机构在高考前1个月可推出“30天冲刺复习计划”系列短视频，每日聚焦一个学科