今天和上海做高端领域 GEO 的技术负责人蹲咖啡馆聊了一下午，他一句话直接点醒我：“别指望 GEO 在 3-5 个月内改变大模型的底层认知，预训练这事儿，慢得超出想象。”
他说大模型一年也就完整预训练 1-2 次，token 更新也只是少量增量改，想靠 GEO 短期撬动预训练，根本不现实。回来我琢磨了好久，把这个 GEO 人都绕不开的核心难点拆明白，用大白话讲清楚，帮大家少走弯路。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/488
一、大模型预训练到底有多慢？说出来你可能不信
大模型的预训练不是 “日常更新”，是实打实的 “马拉松工程”，这是所有难点的根源：文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/488
1. 一年就 1-2 次完整预训练
主流大模型比如 GPT-4、文心一言，完整预训练周期按年算，不是按月。为啥？一次完整训练要动用上万片 GPU 的超算集群，跑几周甚至几个月，电费加算力成本动辄数千万美元。更关键的是，重训相当于 “重塑模型大脑”，容易引入未知错误，得花大量时间测试验证，根本没法频繁搞。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/488
2. 就算更，也只是 “小修小补”
模型不会动不动全量重训，顶多搞增量预训练 —— 在原有基础上补点新数据，或者微调下部分参数。这种更新的 token 量占总量的比例不到 1%，想靠这点改动改变模型对核心概念的认知，几乎不可能。而且就算是最新模型，训练数据也有 3-6 个月的滞后，比如 GPT-4 的基础数据截止到 2023 年 10 月，新内容想挤进去没那么容易。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/488
二、GEO 短期为啥碰不到预训练？3 个核心原因说透
知道预训练有多慢，就明白为啥 3-5 个月的 GEO 优化，压根影响不到预训练阶段：文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/488
1. 时间完全对不上
GEO 优化周期就 3-5 个月，而预训练一年才 1-2 次，等你优化完，模型还没到 “更新时间”，相当于你刚种下种子，想 3 个月就长成参天大树，不现实。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/488
2. 数据量差得太远
GEO 就算产出百万级内容，对比预训练需要的 TB 级数据（比如 200TB 医学文献、上亿条网页内容），就是沧海一粟。往太平洋里倒一杯水，根本改变不了海水成分，道理是一样的。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/488
3. 模型更新机制不允许
大模型不会因为某家企业的 GEO 内容优化，就 “破例” 全量重训。增量更新也覆盖不了你的全部优化内容，就像图书馆不会因为新增几本书，就重新整理整个馆藏分类。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/488
说白了，GEO 在 3-5 个月里，顶多影响大模型的 “推理阶段”—— 比如检索结果排序、内容引用优先级，想动模型的底层知识储备，门儿都没有。文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/488
三、破局之道：两条腿走路，既要 “友好” 也要 “长期”
既然短期碰不到预训练，想让内容在大模型里有更高可见性，就得走 “双重友好 + 长期积累” 的路子：文章源自iGEO优化网iGEO优化网-https://igeo.wang/archives/488
1. 先做 “双重友好内容”
一方面要符合 SEO 友好，让百度、谷歌能搜到收录，比如合理布局关键词、做优质外链、保证网页加载快；另一方面要 LLMs 友好，让大模型能看懂、信任还愿意引用，比如按 DSS 原则来（语义深度、数据支持、权威来源），加 JSON-LD 和Schema.org结构化标记，内容分层清晰。
别搞混了：SEO 追求的是 “排名”，LLMs 追求的是 “信任和引用”，两者都满足，才能在搜索和 AI 两个场景里捞流量。
2. 再熬 “大量 + 漫长时间”
大模型的知识图谱就像拼图，单篇内容没用，得攒几百篇甚至上千篇高质量内容，才能拼出完整的 “品牌知识板块”。时间上也得熬：检索系统发现、评估收录新内容要 3-6 个月，内容权威度（引用量、互动量）积累也需要时间，就算等增量更新，也得半年到一年的窗口。
四、最头疼的坑：试错成本高到离谱
做 GEO 最磨人的，是反馈周期太长：
要是优化时出了错，比如内容结构乱、缺权威来源，得等半年到一年才能看到影响；等发现问题再调整，又得等下一个周期验证效果，一步错，步步慢。
这和传统 SEO“按月调整、按月见效” 完全不一样，对策略精准度要求高到吓人。
比如有个品牌优化时没做结构化标记，3 个月后发现内容在大模型里引用率极低，可那会儿刚好错过增量更新窗口，只能再等 6 个月才能看到整改效果。
五、实操建议：短期长期两手抓，别贪快
1. 短期（3-5 个月）：聚焦推理阶段
重点优化检索结果优先级，比如补结构化标记、加权威引用外链；建实时监测体系，盯紧内容在豆包、GPT 里的曝光量和引用率，不对就及时调；先抓高价值场景，比如用户常问的产品核心功能、行业常见问题，别撒网式优化。
2. 长期（1-2 年）：打牢知识基建
按季度规划，产出 100-200 篇双重友好内容，覆盖全品类知识；和行业协会、顶级期刊合作，攒权威背书；甚至可以做行业研究报告、白皮书，为以后大模型预训练做准备，提前占住坑。
总结
核心逻辑其实很简单：大模型的 “慢”，决定了 GEO 的 “慢”。预训练低频、增量更新有限，导致 GEO 短期改不了模型底层知识，但能靠双重友好内容，在推理阶段抢曝光。
关键得转变心态：别抱着 SEO “快速见效” 的想法做 GEO，它不是捷径，是品牌在 AI 时代的 “知识基建”，得耐住性子持续投入。
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