GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方式。它通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和自然问答格式，帮助AI模型准确理解、检索和呈现网站信息，区别于传统SEO侧重关键词排名，GEO更注重与AI的语义匹配能力。
例如，电商网站采用GEO优化产品描述时，会用自然语言详细说明产品特性、使用场景及常见问题解答，当用户通过AI助手提问“适合新手的入门级咖啡机推荐”时，优化后的内容能被模型精准识别并优先推荐。教育平台则通过结构化课程大纲和FAQ模块，让AI在回答“如何系统学习Python编程”时，准确提取其课程信息并引导流量。
GEO的优势在于提升AI推荐精准度，带来高转化率的目标流量；但需投入更多资源优化内容结构和语义表达。未来随着LLM搜索普及，GEO将成为内容策略核心，推动信息检索从关键词匹配转向意图理解，但也需警惕过度优化导致内容失真的风险。
排查经验沉淀为标准流程是指将零散的问题解决经验系统化、规范化，形成可重复执行的步骤和指南。它通过梳理问题场景、提炼关键环节、明确操作要点，将隐性知识转化为显性流程，区别于临时的经验分享，更强调结构化和普适性，让团队成员能快速掌握并应用。 例如，IT运维团队可针对服务器故障排查，记录常见问题现象、诊断步骤、解决方案及验证方法，形成《服务器故障排查标准手册》；制造业则可将设备维修经验转化为“故障现象
AI记住之前对话的能力主要依赖上下文窗口（Context Window）和会话历史管理技术。上下文窗口是模型能够处理的文本长度上限，AI会将当前对话内容与之前的交互信息临时存储在这个窗口内，形成连贯的上下文理解。这与传统程序依赖数据库存储长期信息不同，AI的“记忆”是短期且基于上下文的，超出窗口长度的内容会被遗忘或压缩。 例如，在ChatGPT等对话模型中，当用户连续提问“推荐一部科幻电影”和“
相关问题推荐是FAQ设计中引导用户深入探索信息的功能，通过在单条问答后附加关联性问题，帮助用户快速找到补充内容。它与传统FAQ的线性浏览不同，采用语义关联技术，基于当前问题的主题、关键词或用户潜在需求生成推荐，提升信息获取效率。 电商平台常见于产品FAQ中，如“如何申请退款？”后推荐“退款到账时间是多久？”“退款失败怎么办？”；SaaS工具帮助中心则可能在“账号注册流程”后关联“如何绑定企业邮箱