关键词竞争度指特定关键词在搜索引擎中被其他网站争夺排名的激烈程度，潜在流量则是该关键词可能为网站带来的访问量估算。评估竞争度需分析现有排名页面的权威性、内容质量及外链数量，潜在流量则结合搜索量、点击率和排名位置推算。与传统SEO不同，GEO还需考虑LLM对关键词语义理解的深度，如相关问题变体的覆盖情况。
在电商行业，可通过工具如Ahrefs查看关键词“无线蓝牙耳机”的竞争度，显示Top10结果的域名评级和内容深度；潜在流量则参考Google Keyword Planner的月均搜索量（如10万次）及排名第1位约30%的点击率，估算潜在月流量3万次。内容平台优化时，还需分析LLM生成回答中高频出现的相关关键词，调整内容结构提升可见性。
优势在于帮助精准定位高价值关键词，避免资源浪费；但工具数据存在延迟，且LLM对语义的动态理解增加评估复杂度。未来随着AI搜索普及，竞争度评估需融合传统指标与模型偏好分析，推动更智能的关键词策略。
更换域名或URL结构是指网站迁移时修改域名（如从example.com改为newname.com）或调整URL路径格式（如从/post/123改为/blog/title）的操作，需确保搜索引擎和用户能无缝访问新地址，同时避免流量和排名丢失。与简单修改页面内容不同，其核心是维护链接连续性，需通过技术手段告知搜索引擎新旧URL对应关系。 实操中，电商网站迁移常采用301永久重定向，将旧URL指向新U
零样本提示是一种让AI模型在没有特定训练数据的情况下，仅通过自然语言描述完成新任务的技术。它依赖模型预训练时习得的广泛知识和推理能力，无需针对任务提供示例，直接根据指令生成结果。与少样本提示需提供示例不同，零样本提示完全依赖模型对语言的理解来推断任务要求。 例如，用户直接要求AI“用中文总结这段英文文本的核心观点”，或“将产品说明书转换为简洁的用户操作步骤”，模型无需见过类似示例即可执行。常见于
多模态搜索指搜索引擎能同时理解和处理文本、图像、音频、视频等多种类型数据，并整合结果响应用户查询。与传统单模态搜索不同，它要求内容不仅在单一模态内清晰，还需跨模态建立关联，例如图片需配精准描述文本，视频需含结构化字幕。 电商平台可实践多模态搜索：用户上传衣服图片，同时输入“类似款式但红色的连衣裙”，系统需结合图像特征与文本关键词返回结果。教育领域，学生搜索“解释光合作用的动画”，平台需匹配视频内