
内容摘要/TL;DR
全站生成式引擎优化(GEO)白皮书:融合 SEO/AEO 体系与 MCP 协议的新一代数字曝光策略。生成式 AI 正在重塑网络曝光规则,传统“争夺搜索排名与点击”的 SEO 范式,正加速向“争取被 AI 理解、信任并合成引用”的 生成式引擎优化(Generative Engine Optimization,GEO) 转型。
- 三代范式演进:SEO 争夺链接点击,AEO 争夺直接回答,GEO 争夺大模型生成回答中的引用共享率(Generative Impression)。
- 核心内容策略:摒弃关键词堆砌,转向高事实密度(Fact Density)。注入量化数据、权威引用与专家原话,是提升 AI 采纳率的关键。
- 技术部署 SOP:采用“开篇 TL;DR + 高事实密度正文 + 自包含 FAQs”三段式结构,配合根目录
llms.txt、.md纯文本镜像与 Schema 结构化数据注入,全面降低 RAG 切块与 Token 解析成本。 - 未来架构图谱:构建 “GEO(被动读取/知识库) + MCP 协议(主动执行/工具集)” 读写分离体系,使企业同时具备“被 AI 推荐”与“被 AI 调用”的能力。







