RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，中文一般叫「检索增强生成」。听着高大上，其实就两步：
1）R：检索 AI 收到问题后，先像搜索引擎一样去网上 / 数据库里查资料，找到相关报告、网页、文档，这一步就很依赖你的页面能不能被搜到。
2）AG：增强生成 再把这些新查到的资料，和自己原有的训练知识混合，生成一段更具体、更更新的答案，尽量少「瞎编」。
举个例子： 有人问「2025 年 AI 搜索市场份额大概多少？」模型自己可能不知道，就会先检索行业报告，拿到数据后，在回答里说「根据某某预测……」。这整个过程就是典型的 RAG。
对 GEO 来说，含义很直白： 一边用 SEO 确保「R」阶段能搜到你； 一边优化内容结构和权威度，让「AG」阶段更愿意把你的内容拼进答案。
一句记忆：RAG = AI 先查资料再回答；GEO = 想办法让它查到并爱用你的资料。