以问题驱动的 GEO 知识体系 — 从入门到精通
与表格、FAQ、层级标题、Schema、可抽取信息块相关的结构化表达主题。
围绕内容被 AI 系统提及、引用、整合进答案的频率和表现的主题。
围绕传统企业引入 AI 技术、商业化落地和业务转型的主题。
GEO 的定义、核心逻辑与基础认知，适合作为入门主题。
衡量内容对 AI 系统理解、抽取、摘要、复述是否友好的主题。
解释 AI 搜索、答案引擎和生成式搜索的基本机制。
围绕品牌在 AI 搜索、问答、推荐结果中的出现频率与感知强度的主题。
比较 GEO 与 AEO 的概念边界、应用场景和内容策略。
围绕品牌、机构、人物、产品等实体在 AI 语义系统中的可信度与权威表达。
围绕官网页面结构、内容布局、Schema、FAQ、内链与 GEO 表达优化的主题。
围绕 GEO 质量维度、评分框架、权重设计和量化评估的主题。
比较 GEO 与传统 SEO 的目标、指标、内容组织和分发逻辑。
为企业提供实施生成式引擎优化（GEO）的标准化启动流程、核心策略矩阵与内部实操落地指南。
围绕 AI 提及、引用、可见性、页面质量、结构化程度等监测诊断的主题。
解释内容可信度、事实准确性及多源交叉验证机制如何直接决定 AI 问答引擎的信任度与最终引用权重。
围绕品牌信息统一、公开资料一致性、知识库维护与实体表达治理的主题。
围绕内容规划、选题、结构、分发和站内联动的 GEO 内容策略主题。
探讨大语言模型（LLM）在提取和生成答案时，对内容结构、信息密度、逻辑清晰度以及事实依据的偏好特征。
与常见问题、问答式标题、答案组织方式相关的内容结构主题。