大模型搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，通过理解自然语言语义而非仅匹配关键词来返回结果。与传统移动端搜索相比，它能直接生成答案、多轮对话交互，减少用户筛选信息的步骤，更贴合移动端碎片化、即时性的使用场景。
例如，用户在手机上搜索“如何用手机拍摄星空”，传统搜索需点击多个链接查找步骤，大模型搜索可直接整合信息，分点列出设备设置、拍摄时间及技巧；旅游类APP集成大模型后，用户提问“周末从上海出发带娃短途游推荐”，能根据孩子年龄、兴趣即时生成个性化方案。
优势在于提升信息获取效率，简化移动端操作流程；但可能受限于模型知识更新速度，存在信息滞后风险。未来随着模型优化和算力提升，大模型搜索或深度融合AR/VR技术，在移动端实现更直观的沉浸式信息交互，进一步改变用户习惯。
GEO实施初期常见错误指在为AI搜索和推荐优化内容时，企业或创作者常犯的基础性问题。与传统SEO不同，GEO强调语义理解和结构化数据适配，初期错误多源于对LLM工作逻辑的误解，如过度堆砌关键词、忽视上下文连贯性，或未按模型偏好组织信息。 常见错误包括：一是沿用SEO思维大量重复关键词，导致内容生硬，LLM难以提取核心语义；二是缺乏结构化数据标注，如未使用FAQ schema或清晰层级标题，使AI
根据页面表现调整内链策略是指依据用户行为数据（如流量、停留时间、转化率）和搜索引擎反馈（如排名、抓取频率），优化网站内部链接的布局、锚文本及指向关系的过程。与静态内链策略不同，它强调动态适配——通过分析高价值页面（如高转化或高流量页面）和低表现页面（如低曝光或高跳出率页面），调整链接分配，提升整体网站权重流动和用户体验。 例如，电商网站通过分析发现某款热门商品页流量高但关联推荐点击率低，可增加从
GEO的长期运营策略是指为适应LLM搜索和推荐机制，通过持续优化内容语义质量、结构化数据管理及用户意图匹配，提升AI模型对网站信息的理解与推荐效率的系统性方案。与传统SEO侧重关键词排名不同，其核心在于建立“语义知识库”，确保内容能被AI准确解析并作为可信信息源长期调用，需结合LLM技术演进动态调整策略。 以电商行业为例，品牌可构建产品语义数据库，用自然语言详细描述功能、使用场景及用户痛点，而非