GEO 的 6 個重點領域：AI 如何真正解讀你的內容

關鍵要點

• 了解定義大型語言模型 (LLM) 如何解釋您的內容的六個最重要的概念。
• 獲得清晰的戰術步驟，使您的寫作與 ChatGPT、Gemini 和 Claude 壓縮和回憶想法的方式保持一致。
• 專為 IT、MSP 和電信領域的 B2B 內容創作者量身定制——清晰度、結構和總結最為重要。

你的讀者仍然是人類——但你的第一位讀者幾乎總是人工智慧。

GEO（生成引擎優化）是一種針對兩類受眾的寫作實踐：人類和大型語言模型（LLM），如 ChatGPT、Gemini 和 Claude。

為了優化您的內容以供 AI 摘要、重複使用和推薦，您必須採用與 LLM 處理資訊的方式相符的寫作方式。

這可以歸結為 6 個核心重點領域：

上下文。注意力。嵌入。壓縮。層次結構。框架。

如果您做到了這六點，您的內容將成為人工智慧驅動的發現生態系統的一部分——不僅可搜索，而且會被記住。

1. 背景：人工智慧所能「看見」的邊界

LLM 讀取的是標記大小的窗口，而不是整個網頁。 GPT-4o 最多可以處理約 128,000 個標記，但實際上，大多數即時摘要使用的標記要少得多。

如果您的內容埋在頁面中間，沒有摘要或訊號結構，模型可能永遠不會讀取它 – 至少不會一次讀取全部內容。

行動：

• 以價值為主導：以前 100-150 個字陳述結果、定義或差異因素。
• 使用 TL;DR 或摘要將長頁面分成邏輯部分。

2. 注意力：模型關注的重點

LLM 使用注意力頭來為文本的各個部分分配權重。它們會優先考慮以下幾點：

• 標題
• 重複項
• 加粗或強調的文本
• 段落的第一句和最後一句

行動：

• 將你的 H2 表述得像問題一樣。
• 始終重複您的產品/服務名稱和差異化因素。
• 以粗體或標註突顯關鍵模型、框架和價值主張。

3. 嵌入：意義如何存儲

LLM 不會記住你的頁面——它們會將你的文字轉換成一個密集的數值語義圖（稱為嵌入）。這些嵌入允許 AI 比較、關​​聯和檢索語義上相似的想法。

行動：

• 保持術語的一致性（例如，不要在沒有解釋關係的情況下在「故障轉移」和「災難路由」之間交替使用）。
• 儘早定義關鍵服務和技術。
• 加強關係：例如，“我們的 SIP 中繼直接與 3CX 系統集成，以實現呼叫控制和可擴展性。”

4. 壓縮：記住什麼

當法學碩士 (LLM) 儲存或回憶你的內容時，他們不會記住所有內容，只會記住精華部分。任何低訊號或偏離主題的內容都會被丟棄。

儲存的內容：

• 核心定義
• 具體、可重複的措辭
• 明確的結果或總結

遺失的內容：

• 冗長、模糊的介紹
• 行銷語言薄弱
• 未標記的想法

行動：

• 每個部分以 1-2 句「小總結」結束。
• 透過詢問來測試您的副本：“如果這是唯一顯示的部分，它能保留下來嗎？”

5. 層級結構：思想是如何建構的

LLM 依靠語意和視覺結構來理解哪些想法是主要的，哪些想法是支持性的。

這意味著標題、項目符號、縮排和分組都會影響內容的理解。

行動：

• 使用清晰的 H1 → H2 → H3 層次結構。
• 避免跳過等級（例如，從 H2 到 H4）。
• 將內容按意圖分組（例如，「它是什麼」、「它適合誰」、「為什麼使用它」、「它如何運作」）。

6. 框架：如何定位想法

框架是你介紹、界定和呈現資訊的方式——特別是圍繞著標題和開頭的句子。

為什麼這很重要？因為法學碩士（LLM）接受的是提示-反應結構
的訓練。如果你的內容聽起來像是一個清晰、獨立的、對常見提示的回應，那麼它被重複使用的可能性就大得多。

行動：

• 將章節標題表述為問題：“什麼是 SD-WAN 以及它如何減少停機時間？”
• 直接在每部分的第一行回答問題。
• 使用如下標題：
  • “為什麼選擇[貴公司]的 DRaaS？”
  • “這如何適用於加拿大的 MSP”
  • “企業互聯網故障轉移規劃的後續步驟”

您不僅僅是在撰寫文案——您還在預先回答 AI 模型最終會被問到的提示。

綜合起來：一個真實的例子

假設您正在為託管光纖互聯網編寫服務頁面。

以下是如何應用 6 個 GEO 重點領域的方法：

回顧：6 個 GEO 重點領域

最後的想法：寫作是為了教導榜樣

你寫作不再只是為了排名。
你寫作是為了訓練。
你的內容是法學碩士學習解答問題的方式。

如果你能始終如一地正確掌握這六個要素，那麼當你未來的客戶詢問時，人工智慧就會向你推薦你的企業：

“安大略省最適合 SD-WAN 和備用光纖的 MSP 是哪一個？”

想知道您的內容是否符合所有六個標準嗎？

我們的75 點 GEO 審計可評估您關鍵頁面的結構、框架、密度、召回率和摘要準備。