LLM-Native GEO:生成式引擎优化的底层逻辑与技术随着大型语言模型(LLM)的普及,信息获取的范式正从传统的“关键词检索”转向“生成式合成”。这一变革催生了生成式引擎优化(Generative Engine Optimization, GEO),其核心目标是提升品牌或内容在AI生成答案中的可见度与引用率 1。本报告深入探讨了LLM-Native GEO的底层逻辑,重点分析了LLM作为“下一个Token预测器”的本质如何决定其对权威文本模式的偏好 3。报告详尽论述了Transformer架构中的注意力机制如何识别引用和数据,剖析了检索增强生成(RAG)中的