AI搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，它通过理解用户自然语言查询意图，直接生成整合性答案，而非传统搜索引擎的链接列表。与传统搜索相比，AI搜索更注重语义理解和信息综合，用户无需点击多个结果即可获取总结性内容。
在品牌词搜索场景中，若用户查询“某品牌最新产品功能”，AI搜索可能直接提炼该品牌官网或权威来源的信息生成答案，减少用户点击官网的行为。例如，当消费者搜索“星巴克新品”时，AI搜索可能直接列出新品名称、价格和口味，导致品牌官网的直接搜索流量下降。
优势在于用户能快速获取精准信息，提升搜索效率；但品牌方可能面临官网流量减少、用户互动降低的挑战，需通过优化内容结构（如结构化Q&A）、增强品牌在AI生成内容中的曝光度来应对。未来，品牌可能需要更主动地与AI搜索系统协作，确保核心信息被准确抓取和呈现。
GEO实施成本指优化内容以适配大语言模型搜索推荐的投入总和，涵盖内容创作、技术整合、工具使用等方面。与传统SEO主要依赖关键词和链接不同，GEO更注重语义结构化、问答格式优化及数据标记，因此成本构成包括专业内容团队、AI工具订阅和可能的技术开发费用，差异较大。 中小企业基础GEO优化可通过现有内容改造（如添加FAQ模块）和使用免费结构化数据工具（如Schema.org生成器）实现，成本约5000
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，
GEO策略即生成式引擎优化，专注于让LLM准确理解、检索和呈现内容，强调语义清晰度、结构化数据和问答格式；ABM是针对高价值目标客户的精准营销，二者配合是通过优化内容提升AI对企业产品服务的理解，进而在目标客户使用LLM搜索时精准触达。与传统SEO不同，GEO更注重与LLM交互逻辑匹配，能为ABM提供更精准的内容分发支持。 例如，某B2B软件公司针对制造业目标客户，用GEO优化技术白皮书，将产品