GEO 與 LLMO 有何不同？

兩者在用語的起源與涵蓋範圍上有所不同。GEO 是「針對生成式引擎進行最佳化」這個較為廣泛的概念，而 LLMO 則是特別聚焦於 LLM 進行回答生成與引用的設計概念。在實務上兩者重疊的部分很大，本媒體將其視為「GEO 為包含 LLMO 思維的上位概念」來處理。

是否必須完全取代既有的 SEO？

不需要。SEO 所重視的技術品質（HTML、結構化資料、內部連結、網站速度）在 GEO／LLMO 中同樣是不可或缺的基礎。兩者並非取代關係，而是在其之上層層堆疊的關係。

定義: GEO（Generative Engine Optimization）; 當生成式 AI（LLM）產生回答時，設計與營運內容使自家網站的內容更容易被用於摘要或引用之中。SEO 所追求的是「在搜尋結果中的排名」，而 GEO 所追求的是「被納入所生成的回答中、被引用」。

當我們將比較對象對齊後進行觀察，在明確標示作者經歷的網站與未標示的網站之間，被 AI 回答引用的比例有時會出現差異。下方的數字即為其中一例。

這三個概念常被混淆，但整理之後可得出以下關係。

GEO 常被視為包含 LLMO、範圍稍廣的概念。本媒體也將其整理為「包含 LLMO 思維的上位概念即為 GEO」。

將自院名稱、院長姓名、服務名稱、所在地的標記在所有頁面完全統一。簡稱或其他寫法則以結構化資料的 alternateName 標示。

將各篇文章的作者連同實名、所屬、專業領域、經歷一併明示。匿名的文章在 GEO 中較不易被引用。

在段落的開頭放置「一個問題與一個答案」的形式。由於 LLM 會將使用者的問題細分後尋找引用來源，因此文件本身也採用問答形式會較容易被引用。

在本文中或文章末尾明示對公共指南、同儕審查論文、第一手資訊的參照。

明示最後更新日與最後審閱日。舊文章有較不易被引用的傾向。

自費診療領域屬於 YMYL（Your Money or Your Life），即使在是否被生成式 AI 引用一事上，其可信度也特別受到檢視。若依採行的容易度與效果的大小整理優先順序，結果如下。