之前的流量入口有SEO
Search Engine Optimization，搜索引擎优化
现在，流量入口开始转向AI，那么如何让AI推荐你的产品？有没有办法？
这里就需要提到GEO
Generative Engine Optimization，即生成式引擎优化
它是 AI 驱动的 discovery、推荐、对话式搜索引擎（如 ChatGPT)
1、从SEO到GEO
阶段 核心目标 主要技术 / 方法 用户 & 系统入口 SEO 获取自然搜索流量 关键词、长尾词、标题、描述、结构化数据 Google 搜索、Bing 搜索 GEO 支撑生成 / 发现 / 对话式展示 多模态理解、生成式模型、语义召回、Prompt 优化 推荐系统、Chatbot/对话、生成式界面、智能 Discovery 栏目
SEO 是被动等待用户搜关键词，GEO 是主动出击，让生成引擎/推荐引擎主动把商品“写进”用户视野。
2、GEO 的关键要素
语义丰富：不仅有基础属性，还要有风格、场景、情绪、用途、趋势标签等。
与用户话语贴合：你的文案、标签、句子风格要“说得像用户说”的样子。
Prompt / 上下文触发能力：当用户在对话或推荐层面触发一个场景，系统能把商品作为“答案”生成出来。
可解释性 / 标注性：对系统友好的结构化标注（属性、意图标签、实体抽取）有助于模型正确理解商品。
持续优化与学习反馈：GEO 背后是模型和反馈机制，不断微调 / 迭代才是关键。
3、为什么要做GEO？
流量入口多样化
未来用户在平台里“对话式搜索”、“推荐生成卡片”将越来越常见
提升商品的“被动曝光”概率
增强广告与投放效果
4、做GEO的基本思路
（1）打通“人话 → 机器可读”路径
多维标签体系
同义词 / 交叉表达
丰富的文案碎片 / 高质量短句
Prompt / 上下文触发句
（2）制作 GEO “骨架”素材
准备典型的用户问句 / 对话句式
与这些问句映射你的产品文案 / 标签 / 场景
构造 prompt 模板
（3）模型 / 平台验证 + 反馈闭环
在目标平台尝试你的 prompt / 标签组合
根据漏掉 / 错误召回情况调整标签、文案、Prompt 组合
持续 A/B 实验
5、lily工具
发现一个平台，是https://www.lily.ai/
整理了基本步骤，供参考~