LLMO（大语言模型优化）和GEO是一样的吗？各种缩写让我越来越困惑

让我为你梳理一下这些缩写。

术语及其来源：

GEO（生成引擎优化）

• 用来描述针对生成式AI搜索引擎优化
• 包括ChatGPT、Perplexity、Claude、Google AI Overview等
• 重点：在AI生成的回答中被引用
• 行业内使用最广的术语

LLMO（大语言模型优化）

• 更技术化的术语
• 专指针对LLM（AI模型）优化
• 关注LLM如何解读和引用内容
• 在营销圈里较少使用

AEO（答案引擎优化）

• 强调答案引擎（如Perplexity等）
• 关注成为答案来源
• 有时和GEO互换使用

SGO（搜索生成优化）

• 使用较少
• 有时专指Google SGE
• 范围比GEO更窄

实际情况：

它们都描述了同一个核心概念：优化内容以便在AI生成的回答中被引用。

我的建议：

用GEO，因为它：

• 行业内认知度最高
• 足够宽泛，涵盖所有平台
• 易于解释（“像SEO，但面向生成式AI”）

代理公司的术语选择角度。

我们的选择：

我们和客户用“GEO”，因为：

• 容易解释成“SEO的进化版”
• 与行业讨论保持一致
• 不用解释什么是LLM

我们的定位方式：

“SEO让你排名，GEO让你被AI引用。”

简单、好记、足够准确。

何时用其他术语：

**技术讨论：**谈论模型行为时用LLMO

**针对Perplexity：**有时用AEO，因为Perplexity就是“答案引擎”

**Google相关：**专门讲AI Overview时会说SGE/SGO

经验总结：

匹配受众选术语。CMO？用GEO。CTO？可以用LLMO。内容团队？就叫“AI优化”。

术语演变的历史背景。

这种情况每次都会发生：

还记得当初争论：

• SEM vs SEO vs PPC
• 内容营销 vs 入站营销
• 社交媒体营销 vs 社交营销

行业术语最终会统一。现在：

**2024：**多个术语并存
**2025：**GEO占据主流
**2026：**GEO成为标准

预测：

GEO会成为标准术语。其他的会淡化或成为子集：

• LLMO：GEO的技术子集
• AEO：专指答案引擎
• SGO：Google早期AI的历史名词

建议：

用GEO吧，它正赢得话语权。但了解其它术语，以防客户或合作伙伴提及。

为什么LLMO更精确的技术视角。

LLMO特别关注：

大语言模型处理内容的方式包括：

• 分词
• 向量嵌入
• 注意力机制
• 上下文窗口

理解这些技术细节有助于优化：

• 内容的分词效率
• 嵌入语义清晰度
• 上下文信息密度适宜

为何GEO更实用：

多数营销人员无需懂分词，需要做到：

• 创建易被引用的内容
• 建立权威
• 追踪可见性

GEO简化了技术复杂性。

什么时候LLMO的精确性有用：

如果你是：

• 与AI工程团队合作
• 讨论模型行为
• 针对特定LLM优化

否则，GEO足够了。

内容视角下的术语选择。

我们内容团队需要什么：

明确和传统SEO有何不同。

最有效的表述：

“GEO意味着我们写作是为了被引用，而不只是排名。”

这个简单的表述让写作者改变了思路：

• 以答案为先
• 让表达易于被提取
• 思考AI会引用什么

术语本身无关紧要：

无论叫GEO、LLMO还是“AI内容优化”，行为改变才是重点。

我的建议：

少纠结缩写，多让团队明白行为转变：

• 过去：写作是为了排名
• 现在：写作是为了被引用

叫什么并不重要，只要能传达这个核心信息。

现在完全明白了。

我的总结：

1. 同一概念，不同名称——GEO、LLMO、AEO都描述AI搜索优化
2. GEO更胜一筹——被更广泛采纳，默认用它
3. 策略其实一致——术语不同，方法不变
4. 看受众选择——用对方喜欢的说法
5. 关注转变——“从排名到被引用”是关键

我的做法：

• 用GEO作为标准术语
• 解释为“SEO为AI进化”
• 让团队关注行为转变
• 不纠结缩写之争

感谢大家的解答！