评估大模型推荐的点击价值，是指通过量化分析用户点击行为背后的实际效益，判断推荐内容对用户和平台的价值贡献。它不同于传统点击率（CTR）仅关注点击量，而是结合用户意图、交互深度及转化效果等多维度指标，综合衡量推荐策略的有效性。
在电商平台中，会追踪用户点击商品后的加购、购买等行为，用“点击-转化转化率”评估推荐价值；资讯类App则通过点击后的阅读时长、点赞评论数，判断内容与用户兴趣的匹配度。例如，某短视频平台利用大模型推荐时，不仅看点击量，还分析用户完播率和分享率，优化内容分发。
优势在于能更精准反映推荐质量，避免“标题党”等低质内容获流；但依赖完整用户行为数据，对冷启动场景不友好。未来可能结合情感分析和长期用户价值预测，进一步提升评估准确性，推动推荐系统从“吸引点击”向“创造价值”转型。
找出用户最需要补充的内容，是通过分析用户行为数据、反馈信息和内容交互情况，识别现有内容未满足的需求或信息缺口的过程。它不同于传统的内容更新，更强调以用户真实需求为导向，结合数据分析工具和用户调研来精准定位缺口，而非仅依赖主观判断。 例如，电商平台可通过分析用户搜索未成交关键词、产品评价中的疑问，发现用户对“产品使用场景”“售后服务流程”等内容的需求；教育网站则可通过课程评论中的高频问题，补充“知
GEO内部培训方案是指导团队掌握生成式引擎优化技能的系统性计划，核心是帮助成员理解LLM如何处理信息，掌握语义清晰表达、结构化数据应用及问答式内容设计等GEO关键方法，区别于传统SEO培训，更侧重AI语义理解逻辑而非关键词排名技巧。 制定时可分阶段实施：先通过案例分析（如对比传统产品页与GEO优化问答页的AI检索效果）讲解基础理论；再组织实操训练，使用Schema标记工具为现有内容添加结构化数据
A/B测试优化FAQ内容是指通过同时展示两个（A版本和B版本）或多个FAQ内容变体，比较不同版本在用户交互、信息获取效率等指标上的表现，从而选出更优版本的方法。它不同于传统内容优化的主观判断，而是基于数据驱动，通过控制变量（如问题措辞、答案结构、关键词密度）来明确哪种形式更符合用户需求和AI模型的理解逻辑。 例如，电商平台可测试产品FAQ中“如何退换货”的两种表述：A版本用长段落详细说明流程，B