GEO（大模型搜索引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方法，核心是让ChatGPT、Claude、Gemini等AI模型能准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI高效抓取内容核心价值。
在实际应用中，企业可在官网设置FAQ板块，用自然问句形式组织产品信息，比如电商平台用“如何申请退换货？”直接解答用户问题，便于AI提取答案；教育机构则通过结构化课程描述，让AI在推荐学习资源时准确匹配用户需求。
GEO的优势在于提升内容在AI推荐中的可见性，增强用户获取信息的效率；但需平衡自然表达与结构化需求，避免过度优化导致内容生硬。未来随着LLM搜索普及，GEO可能成为内容创作的标准实践，推动信息呈现更贴合AI理解逻辑。
优化表单或CTA（Call to Action）提高转化是指通过设计调整，引导用户更易完成目标行为（如下单、注册）的过程。表单优化聚焦简化填写流程，如减少字段、明确标签；CTA优化则侧重提升点击吸引力，如按钮文案、颜色对比度。与传统“强制转化”不同，现代优化更注重用户体验，降低决策阻力。 电商场景中，某服装品牌将注册表单从8项精简为3项（姓名、手机号、验证码），并将CTA按钮文案从“立即注册”改
平衡快速见效与长期积累是GEO策略中的核心挑战，指在满足AI模型即时理解需求的同时，构建可持续的内容价值体系。快速见效侧重通过结构化问答、关键词优化等方式，让LLM短期内准确抓取信息；长期积累则着眼于内容深度、主题权威性及用户交互数据的持续沉淀，二者需协同而非对立。 例如，电商平台可先优化热门商品的FAQ模块（快速见效），确保AI能即时解答价格、售后等高频问题；同时持续发布行业趋势分析、用户指南
Transformer架构是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型结构，2017年由Google团队提出。它通过并行计算处理序列数据，能同时关注输入序列中的不同位置关系，替代了传统RNN的顺序依赖处理方式，显著提升了自然语言处理（NLP）任务的效率和性能。与RNN/LSTM相比，Transformer无需按顺序处理数据，训练速度更快，且能更好地捕捉长距离依赖关系。 在