生成引擎大多数的流量都是上下文的追问词，那么网站就必须要去优化这方面的事项，首当其冲的就是内容信息页的引用量，但是要注意是基于AI搜索的检索量，实际上生成的同时会先搜索、然后检查引入，具体是AI+模型的步骤+过程=结果。
GEO的追问词、AEO的提问词，两种很相似，但是必须知道。
首次使用是提问词，这很大程度触发的是答案引擎的功能，而第二次输入就是追问词，这很有可能就进入了生成引擎的本质，如果网站要做GEO，那么就要知道区别，因为GEO的重点是文义，而AEO要的是文段，虽然可以同时进行，但是取向性会决定见效的时间。
所以这也是个很重要的细节问题，甚至在执行方面会有较大程度的关键效果，如果网站要建立GEO的上下追问词，那么首先就要锁定是用户的二次提问词，但是也要知道首次提问会用的词语，因为要知晓上文、才能匹配下文，并且落实上下文的完整效果。
网站的内容信息要形成模块化的形态。
如果网站发布破碎的内容信息是比较符合SEO，但是很不适合GEO，实际上网站的内容信息要形成信息模型才能匹配生成引擎，通俗易懂的说就是垂直的内容矩阵，举例说：问答栏目就专注发布问答相关的内容，整个网站都是围绕归属的行业或是领域的信息。
之所以要把网站打造成信息模型，原因就是LLM模型的标识化，这涉及到属性、类型、供需的定位，生成引擎能准确的知道从哪来引用对应的内容提供给用户，尤其是信息的正确性会更有可靠性，这也是相比SEO的逻辑处理的区别，也是传统和AI的不同之处。
生成引擎的追问词可以转换为提问词。
其实追问词的价值是高于提问词，重点是可以获取更多的点击率和曝光率，因为大多数用户都不会首次提问就关闭离场了，而是继续询问AI，这就是提升了追问词的意义，甚至还可以直接转换成提问词，原因是上下文的记忆就是遵循延续性和扩展性，那么就必然要有连贯性。
所以本质就是保持原有的问题继续下去，就算是不断的提问，那也是追着咨询的行为，这对于生成引擎的处理就是不能断续，必须要按照用户的提问需求进行追寻结果，否则就破坏了用户的使用体验，这也是很多SEO人员忽略的问题，甚至可能都不知道还有这个事情。
结语：如果你搞不懂追问词，那就认真做好提问词，而且追问词也不是简单容易的就能做好，需要网站内部优化能够支撑输出追问词，这就涉及到其他方面了。
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