传统 SEO 关心页面能否被发现，GEO 更关心内容能否被生成式搜索准确理解和引用。两者并不冲突：清晰的页面结构、可靠的数据来源和持续更新机制，本来就是共同的基础。
从产品定位反推搜索问题
项目围绕一个 AI 模型聚合与比较类产品展开。与其从宽泛的“AI”大词竞争，不如先拆解用户的真实任务：比较模型、核对价格、选择服务商、寻找兼容接口，以及理解不同模型适合的场景。
这些任务可以进一步变成模型页、对比页、提供商页和方法型文章。页面不再是为了堆关键词而存在，而是回答一个明确问题。
让内容天然适合引用
对比类文章采用明确的小标题、统一的比较维度、简短结论和来源标注。涉及价格、上下文长度或能力边界时，优先引用官方资料，并记录核对日期。
对于生成式搜索，最有价值的不是重复一段宣传语，而是提供可以被拆分引用的事实单元。表格、定义、限制条件和结论依据都应彼此对应。
程序化页面也要有编辑标准
数百个模型页面可以由结构化数据生成，但模板只能解决一致性，不能自动保证质量。每个页面仍需处理重复内容、缺失字段、更新时间和来源失效。
因此系统把数据更新与文章编辑分开：自动流程负责同步公开数据，编辑规则负责判断哪些变化值得呈现。这样既能扩大覆盖，也不会把网站变成大量相似页面的集合。
SEO 与 GEO 的共同终点不是排名本身，而是让一个具体问题得到更清楚、更可信的回答。
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