从纯技术视角看，GEO的核心是优化内容，使其更易被大语言模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）机制捕获、理解并引用。数据源：你的官网、技术文档、博客、开源项目等。索引层：AI厂商构建的庞大向量数据库。检索层：基于相似度计算的召回和排序算法。生成层：LLM根据检索结果生成最终答案。GEO要做的，就是让你的内容成为RAG流程中高质量、高权重的信源。从技术演进的趋势

从纯技术视角看，GEO的核心是优化内容，使其更易被大语言模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）机制捕获、理解并引用。数据源：你的官网、技术文档、博客、开源项目等。索引层：AI厂商构建的庞大向量数据库。检索层：基于相似度计算的召回和排序算法。生成层：LLM根据检索结果生成最终答案。GEO要做的，就是让你的内容成为RAG流程中高质量、高权重的信源。从技术演进的趋势

AI搜索崛起正重塑企业获客方式，传统SEO技术难以适应新型交互模式。本文提出GEO（AI搜索优化）技术方案，通过语义理解优化、实时数据同步和结构化内容分发，提升企业在AI助手中的可见性。方案采用微服务架构，整合NLP算法与实时API，6个月实施数据显示：客户AI搜索可见性提升232%，转化率增长314%，获客成本降低46%。当前技术挑战在于模型泛化能力和多语言支持，下一步将引入图神经网络和跨平台优