2月6日下午，杭州顺丰创新中心，一场关于未来流量的深度探讨正在进行。
这是万悉科技举办的大型公开课——《"LLM原生"GEO技术深度拆解》。虽然杭州下着大雨，线下会场依然座无虚席，而线上直播间场观突破7000人，最高的时候有近千人同时在线听课。
大家的信任和关注也让我们确信，在AI重塑出海营销的当下，中国企业迫切需要一个新的答案。
1. 什么是LLM-原生GEO?
要理解 GEO，必须先理解 LLM 如何“思考”。与传统搜索引擎基于关键词匹配和 PageRank 算法不同，LLM 的核心技术点决定了它对信息的筛选逻辑：
1.1. LLM核心技术
1）从关键词匹配到 Attention注意力机制: 传统搜索停留在文本表层的关键词命中。而 LLM 基于 Attention（注意力机制），能够实现全段落的语义理解 。它不再死板地匹配单词，而是全面理解用户的真实意图 。所以从传统搜索引擎到AI问答引擎的过渡，也代表着从“关键词匹配”到“意图匹配”的重要过渡。
2）从网页链接到 Entity（实体）关联: 在 LLM 的世界里，品牌不再是一个孤立的域名，而是一个 Entity（实体） 。LLM-Native 技术通过 Schema 结构化数据，主动将品牌定义为知识图谱中的核心节点，而非一段模糊的文字 。这种关联不依赖网页互联，而是语义层面的互联 。
3）RAG（检索增强生成）: RAG 流程包括信息的检索、审核过滤、信息整合、增强，与答案生成 。LLM 对信息的一致性、实时性和意图匹配度有着极高的要求 。这要求品牌信息必须在多渠道保持高度一致，才能强化 AI 对Entity实体的记忆 。
1.2. LLM-native GEO vs. 传统 SEO
AI 问答引擎由大语言模型（LLM）驱动，其底层逻辑与基于 PageRank 算法的传统搜索引擎有着根本差异。因此，面向传统搜索引擎的 SEO 与面向 AI 问答引擎的 GEO 在技术实现与交互范式上存在本质区别。
这次公开课，由万悉科技的两位创始人，也是两位人工智能领域“国家级海外领军人才”——毛慧娜博士（Dr. Huina Mao）和帅鑫博士（Dr. David Shuai）联手主讲。
