GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）搜索和推荐的优化方法，通过提升语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI准确理解、检索和呈现电商产品信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重让AI模型快速抓取产品核心价值，如功能、适用场景和用户痛点，从而在智能推荐或问答搜索中优先展示。
例如，某美妆品牌在产品描述中加入“油皮敏感肌适用的无酒精保湿霜，含玻尿酸和神经酰胺，缓解泛红并锁水12小时”，既结构化列出成分和功效，又用自然语言回答潜在问题；电商平台可在产品页嵌入FAQ模块，如“这款跑鞋适合跑马拉松吗？答：是的，中底采用缓震科技，鞋面透气，适合长距离跑步”，帮助LLM精准匹配用户查询。
优势在于提升AI推荐权重，触达更精准的目标用户；但需平衡信息密度与可读性，避免过度堆砌关键词。未来随着AI搜索普及，GEO可能成为电商标配，品牌需持续优化产品语义描述，以适应模型理解能力的进化。
下一代搜索技术可能是以生成式AI为核心的语义理解型搜索，它不再依赖关键词匹配，而是通过大语言模型（LLM）深度解析用户查询意图，直接生成整合多源信息的自然语言答案。与传统搜索引擎相比，它更注重上下文理解和推理能力，能处理复杂问题、多轮对话和模糊需求，实现“搜索即解答”而非“搜索即链接列表”。 例如，在医疗领域，用户提问“糖尿病患者如何调整饮食和运动计划”，下一代搜索可能直接生成个性化建议，整合权
在大规模改版时保护现有排名，指的是在对网站结构、内容或技术架构进行重大调整过程中，通过策略性措施维持或减少搜索引擎排名波动的做法。其核心是平衡改版需求与搜索引擎优化（SEO）的连续性，区别于常规小更新，需更注重新旧页面的关联、权重传递及用户体验一致性。 实践中，常见做法包括实施301重定向确保旧URL权重转移至新页面，如电商平台改版时将旧商品页定向到新分类下的对应页面；同时，利用XML网站地图提
外链数量下降影响GEO，是因为GEO依赖AI模型对内容权威性和相关性的判断，而外链是模型评估信息可信度的重要信号。与传统SEO不同，GEO不仅关注链接数量，更看重链接来源的语义相关性和内容质量，但数量减少仍可能削弱模型对页面价值的感知，导致信息在AI检索中优先级降低。 例如，科技博客若减少行业权威网站的外链，当用户询问相关技术问题时，LLM可能因缺乏外部权威背书，优先展示其他有更多高相关外链的页