关键词堆砌是 SEO 的化石级操作。2010 年管用，2015 年勉强，2026 年——如果你还在标题里塞三个重复关键词，AI 引擎会直接把你标记为低质量来源。

但"不堆关键词"不等于"不照顾搜索意图"。恰恰相反，GEO 对意图匹配的要求比传统 SEO 更高，只是方式变了。

传统做法：围绕"网站优化"这个词写 1500 字，标题是"网站优化公司专业网站优化服务网站优化价格"，正文里反复出现这个词。

GEO 做法：围绕用户真实会问的问题写 800 字，标题是"中小企业网站加载慢怎么优化?5 个低成本方案"，正文第一段直接给出 5 个方案的名称，后面逐一解释。

区别在哪?前者是"词导向"，后者是"问题导向"。

AI 引擎在生成答案时，输入的是用户的问题，不是关键词。它要找的是能匹配这个问题的回答段落。你的内容如果以"问题 → 答案"的结构组织，被命中的概率会大幅提升。

具体怎么操作?给你一个可复用的内容模板，叫"答案胶囊"：

问题式 H2(用户怎么搜就怎么写)→ 2-3 句直接回答(结论先行)→ 展开说明(原理/步骤/注意事项)→ 补充证据(数据/案例/对比)→ 收尾建议(下一步行动)

比如你要写"网站图片怎么压缩不影响清晰度"这个主题，H2 就用这个原句。下面第一段直接说："推荐使用 WebP 格式 + TinyPNG 批量压缩，可将图片体积降低 60%-80% 且肉眼无差异。"然后展开讲格式选择、压缩工具对比、CDN 配合策略。最后补一句"如果网站图片超过 200 张，建议上自动化压缩流水线"。

这种结构的文章，AI 抽取时几乎不需要改写——它本身就是一段完整的答案。而你的品牌名、你的网站链接就嵌在这段答案旁边，自然获得了曝光。

关键词不是不要了，而是从"堆在表面"变成"藏在问题里"。用户搜什么，你就用什么当标题和 H2。这既是 SEO 的基本功，也是 GEO 的入场券。