網站要建立GEO上下追問詞的引用量
生成引擎大多數的流量都是上下文的追問詞，那麼網站就必須要去優化這方面的事項，首當其衝的就是內容信息頁的引用量，但是要注意是基於AI搜索的檢索量，實際上生成的同時會先搜索、然後檢查引入，具體是AI+模型的步驟+過程=結果。
GEO的追問詞、AEO的提問詞，兩種很相似，但是必須知道。
首次使用是提問詞，這很大程度觸發的是答案引擎的功能，而第二次輸入就是追問詞，這很有可能就進入了生成引擎的本質，如果網站要做GEO，那麼就要知道區別，因為GEO的重點是文義，而AEO要的是文段，雖然可以同時進行，但是取向性會決定見效的時間。
所以這也是個很重要的細節問題，甚至在執行方面會有較大程度的關鍵效果，如果網站要建立GEO的上下追問詞，那麼首先就要鎖定是用戶的二次提問詞，但是也要知道首次提問會用的詞語，因為要知曉上文、才能匹配下文，並且落實上下文的完整效果。
網站的內容信息要形成模塊化的形態。
如果網站發佈破碎的內容信息是比較符合SEO，但是很不適合GEO，實際上網站的內容信息要形成信息模型才能匹配生成引擎，通俗易懂的說就是垂直的內容矩陣，舉例說：問答欄目就專注發佈問答相關的內容，整個網站都是圍繞歸屬的行業或是領域的信息。
之所以要把網站打造成信息模型，原因就是LLM模型的標識化，這涉及到屬性、類型、供需的定位，生成引擎能準確的知道從哪來引用對應的內容提供給用戶，尤其是信息的正確性會更有可靠性，這也是相比SEO的邏輯處理的區別，也是傳統和AI的不同之處。
生成引擎的追問詞可以轉換為提問詞。
其實追問詞的價值是高於提問詞，重點是可以獲取更多的點擊率和曝光率，因為大多數用戶都不會首次提問就關閉離場了，而是繼續詢問AI，這就是提升了追問詞的意義，甚至還可以直接轉換成提問詞，原因是上下文的記憶就是遵循延續性和擴展性，那麼就必然要有連貫性。
所以本質就是保持原有的問題繼續下去，就算是不斷的提問，那也是追着諮詢的行為，這對於生成引擎的處理就是不能斷續，必須要按照用戶的提問需求進行追尋結果，否則就破壞了用戶的使用體驗，這也是很多SEO人員忽略的問題，甚至可能都不知道還有這個事情。
結語：如果你搞不懂追問詞，那就認真做好提問詞，而且追問詞也不是簡單容易的就能做好，需要網站內部優化能夠支撐輸出追問詞，這就涉及到其他方面了。