GEO对网站信息架构的核心要求是围绕LLM的理解和检索机制优化，强调语义清晰、结构层次分明及内容关联性。与传统SEO侧重关键词布局不同，GEO要求信息架构以用户自然问题和意图为导向，通过逻辑分类、标准化标签和明确的层级关系，帮助AI模型快速定位核心信息。
例如，电商网站可按“产品功能-使用场景-用户评价”构建内容树，每个节点配以问答模块；教育平台则可采用“学科分类-知识点拆解-常见问题”的架构，确保LLM能精准提取课程要点。工具方面，Schema.org的结构化数据标记（如FAQPage、HowTo）是常用手段。
优势在于提升AI检索准确性和用户获取信息效率，但需平衡结构规范性与内容灵活性，避免过度模板化导致内容生硬。未来可能会涌现更多AI原生的信息架构工具，推动网站从“搜索引擎友好”向“智能助手友好”演进。
结构化数据是一种标准化格式（如JSON-LD、Schema.org），用于明确标记网页内容的含义，帮助AI模型快速识别关键信息。与非结构化文本相比，它通过预定义标签（如“产品价格”“事件时间”）将数据关系显性化，使LLM更准确理解内容逻辑，而非仅依赖文本猜测语义，这是其区别于传统自由文本的核心价值。 电商网站常使用结构化数据标记商品名称、价格、库存状态，当用户通过AI搜索“XX品牌最新款手机价格
GEO策略的风险点主要指在优化LLM搜索推荐过程中可能遇到的阻碍或负面影响，包括内容质量失衡、模型依赖风险及数据隐私问题等。与传统SEO相比，GEO更依赖AI模型的理解逻辑，若过度迎合模型偏好而忽视用户真实需求，可能导致内容失真；同时，LLM的算法更新可能使原有优化策略失效，形成“模型依赖”风险。 例如，某电商平台为提升GEO效果，大量生成碎片化问答内容，虽短期获得AI推荐流量，但因缺乏深度信息
GEO关键词策略的调整频率是指根据LLM模型的更新、用户提问趋势及内容效果，对优化目标关键词进行评估和修改的周期。它不同于传统SEO的固定周期调整，更依赖于模型能力迭代速度、行业动态及内容反馈数据的实时变化。核心是确保关键词与AI理解逻辑、用户自然语言提问方式保持匹配。 例如，科技行业可能每1-2个月调整一次，因LLM模型更新频繁且技术术语演变快；而传统制造业可延长至3-6个月，因行业术语和用户