GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的优化方法，核心是通过语义清晰、结构化数据和自然问答格式，帮助AI准确理解、检索和呈现信息。它既适合企业官网，也适合产品站，具体取决于内容目标：官网侧重品牌形象、服务介绍和行业解决方案，需突出整体价值和专业度；产品站则聚焦功能、使用场景和用户需求，需强化细节描述和问题解决能力。
企业官网应用GEO时，可在“关于我们”“服务流程”等页面嵌入FAQ模块，用自然语言解答“企业核心优势是什么”“如何合作”等问题，例如科技公司官网通过结构化介绍技术架构，帮助AI准确提炼行业解决方案。产品站则可优化产品详情页，如电商产品页用“产品如何安装”“适合哪些场景”等问答形式呈现，让AI在用户提问时精准匹配产品卖点。
优势在于无论官网还是产品站，GEO都能提升AI检索效率，增强信息触达准确性。但需注意内容深度：官网需平衡品牌叙事与信息颗粒度，产品站则要避免过度堆砌技术细节。未来随着LLM搜索普及，GEO将成为企业数字内容的基础配置，推动官网和产品站从“人读”向“人机共读”升级。
链接策略对FAQ页面的特殊要求，指的是在为FAQ页面规划外部链接和内部链接时，需兼顾AI模型理解与用户体验的策略。与传统SEO侧重关键词锚文本不同，GEO导向的FAQ链接更强调语义相关性，即链接内容需与FAQ问题或答案直接关联，帮助LLM准确识别信息层级和知识关联，同时避免无关链接干扰模型对核心内容的抓取。 例如，电商网站产品FAQ中，回答“如何退换货”时，应链接至详细的退换货政策页面（内部链接
AI自动生成策略优化建议是指利用人工智能技术，通过分析数据、识别模式和预测趋势，自动为用户提供针对性的优化方案。其核心原理是结合机器学习算法（如监督学习、强化学习）和自然语言处理技术，从历史数据、行业基准或实时反馈中提取关键信息，生成结构化、可执行的建议。与传统人工分析相比，它能处理更大规模的数据，缩短决策周期，并减少主观偏差。 在电商行业，平台可利用AI分析用户浏览、购买数据，自动生成商品定价
模型压缩是一种通过减少神经网络模型大小、计算复杂度或内存占用，同时尽可能保留其性能的技术。它通过剪枝冗余参数、量化降低数值精度、知识蒸馏迁移小模型学习大模型能力等方式实现，与传统模型优化不同，其核心目标是提升部署效率而非仅优化训练过程。 在实际应用中，移动端AI场景广泛采用模型压缩，例如手机拍照的实时图像识别通过量化将32位浮点数参数转为8位整数，使模型体积缩小75%仍保持识别准确率；智能音箱的