GEO 和 SEO 的区别在哪
SEO 争夺的是搜索结果页上的排名；GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）争夺的是 AI 回答里的「引用位」。两者的底座是同一套东西——内容可抓取、语义清晰——但评价方式不一样：
- 搜索引擎给你一个链接和标题，用户自己点；
- AI 直接把你的内容揉进回答，可能附来源，也可能不附。
所以 GEO 更在意「内容是否好摘取」：一段话能不能被直接拿来回答问题、事实和数字是否清晰、结构是否好解析。
llms.txt 是什么，要不要做
llms.txt 是一份放在网站根目录的 Markdown 文件，用 AI 能高效阅读的方式介绍「这个网站是什么、有哪些重要页面」。它类似 robots.txt 的思路——不控制抓取，而是主动递上导读。
一个能用的最小结构长这样：
# SEOmill
> 一站式 SEO 与收录追踪工作台：绑定网站后自动体检、
> 追踪收录状态、多引擎提交，并用 AI 生成优化内容。
## 核心功能
- [功能详解](https://seomill.ltd/features.html)：五大模块逐个说明
- [IndexNow 指南](https://seomill.ltd/guide-indexnow.html)：加速 Bing/Yandex 收录
- [百度收录自查](https://seomill.ltd/guide-baidu.html)：平台侧排查清单
## 关于
- [关于我们](https://seomill.ltd/about.html)：产品背景与更新日志比 llms.txt 更重要的四件事
1. 别拦 AI 爬虫
先检查 robots.txt 有没有误伤。GPTBot、ClaudeBot、Bytespider 这些爬虫被你挡了，内容就不可能被引用。想被引用，先放行。
2. 把答案写成「可直接引用」的形态
AI 摘取内容时偏爱：开头一段话就给结论、事实带数字、有明确的定义句（「X 是指……」）、步骤用有序列表。长篇抒情和大段铺垫对引用率没帮助。
3. 结构化标记用起来
FAQ、HowTo、Article 这类 schema 标记帮 AI（和搜索引擎）理解页面结构。不需要全站铺，重点页面做就够。
4. 事实稳定、前后一致
同一份信息在你的页面、第三方平台、社交媒体上说法不一致，AI 要么不敢引用，要么引错。这比多写十篇文章更重要。
怎么知道自己有没有被引用
目前没有工具能给准确数据（AI 产品不开放引用明细）。可行的土办法：整理 10~20 个你希望拿到的典型问题，定期在主流 AI 产品里问一遍，记录是否引用了你、引用的是哪个页面。麻烦，但真实。
SEOmill 里的 GEO 功能
工作台里有两样现成的东西：一是一键生成 llms.txt——按你站点审计到的真实页面结构生成导读文件，不用手写；二是内容优化模块里的 GEO 自检清单和 AI 改写，按「可引用形态」给你改写建议。都在 SEO 看板的对应卡片里。