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。它通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和自然问答格式，帮助AI模型准确理解、检索和呈现信息。与传统SEO侧重搜索引擎排名不同，GEO更注重内容与AI交互的适配性，让非盈利机构的关键信息（如使命、项目、求助方式）能被LLM高效识别。
非盈利机构可通过GEO优化官网常见问题板块，用自然语言解答“如何捐赠”“项目成效”等问题，便于AI在用户提问时直接引用。例如环保组织可结构化呈现“年度减排数据”“志愿者招募流程”，当用户通过ChatGPT询问相关信息时，模型能精准提取并展示机构内容。
GEO对非盈利机构的优势在于降低信息获取门槛，提升公益传播效率。但需注意内容需真实透明，避免夸大成效引发信任风险。随着LLM在信息检索中普及，GEO将成为非盈利机构扩大影响力的重要工具，尤其适合资源有限、依赖社会认知度的中小型组织。
让FAQ适应多币种和多时区是指在常见问题解答内容中，根据用户所在地区自动调整货币单位和时间显示，确保信息与用户本地习惯一致的优化方式。与静态FAQ相比，它通过动态数据调用或条件显示逻辑，实时匹配用户地理位置信息，避免因单位差异导致的误解，提升国际化用户体验。 例如，跨境电商网站的FAQ在回答“退货退款金额”时，可根据用户IP显示美元、欧元或人民币等对应币种；旅游平台的“预订截止时间”问题，则自动
评估大模型推荐的点击价值，是指通过量化分析用户点击行为背后的实际效益，判断推荐内容对用户和平台的价值贡献。它不同于传统点击率（CTR）仅关注点击量，而是结合用户意图、交互深度及转化效果等多维度指标，综合衡量推荐策略的有效性。 在电商平台中，会追踪用户点击商品后的加购、购买等行为，用“点击-转化转化率”评估推荐价值；资讯类App则通过点击后的阅读时长、点赞评论数，判断内容与用户兴趣的匹配度。例如，
发现新模型带来的潜在机会，指通过分析大语言模型（LLM）的技术特性与应用场景，识别其未被充分利用的价值空间。这一过程需结合模型能力（如多模态理解、长文本处理）、行业痛点（如低效内容生成、复杂问题解答）及用户需求，与传统技术机会发现相比，更强调对模型语义理解、上下文推理等核心能力的适配性分析。 例如，在教育行业，利用新模型的个性化知识图谱构建能力，开发自适应学习系统，为学生生成定制化习题与解释；在