URL稳定是指网站内容更新时保持统一资源定位符（URL）不变的做法。它通过在内容修改或迭代时不更改网页的地址链接，确保用户、搜索引擎及AI模型（如LLM驱动的搜索工具）能持续访问到最新内容，避免因URL变动导致的链接失效或信息断层。与频繁更换URL的做法不同，URL稳定强调地址的持久性，是维护网络资源可访问性的基础策略。
在实际应用中，博客平台常采用此策略：当作者修订文章内容时，文章的原始URL保持不变，仅更新页面正文；电商网站更新商品详情（如价格、描述）时，商品页URL始终一致，确保用户收藏或分享的链接长期有效。内容管理系统（CMS）如WordPress、Drupal也默认支持通过后台编辑实现内容更新与URL解耦。
URL稳定的主要优势是提升用户体验和内容权威性，避免因链接失效导致的流量流失或信任度下降，同时有助于LLM模型准确关联历史信息与更新内容。其局限性在于初期需规划合理的URL命名规则（如避免包含临时参数），否则后期可能因结构缺陷被迫调整。未来随着AI搜索对内容时效性要求提高，URL稳定将成为GEO优化的核心基础之一，推动网站架构设计更注重长期可维护性。
让FAQ在智能助手中优先展示指的是优化FAQ内容，使其能被大语言模型（LLM）准确识别并优先作为回答来源。与传统SEO针对搜索引擎爬虫不同，它更注重内容与用户提问的语义匹配度，需采用清晰的问题-答案结构，使用自然语言表达，并嵌入模型易理解的结构化信息（如明确的问题标签、分类逻辑）。 例如，电商网站可将退货政策FAQ设计为“如何申请退货？”“退货时效是多久？”等直接问句形式，并在页面中用`<FAQ
大模型在内容检索中主要扮演语义理解与智能匹配的角色。它通过深度学习理解文本的深层含义，而非仅依赖关键词匹配，能处理模糊查询、多轮对话和复杂意图，与传统搜索引擎相比，大幅提升了检索的准确性和相关性。 例如，在电商平台中，用户提问“适合送给喜欢户外运动的朋友的礼物”，大模型会分析“户外运动”的场景需求，推荐徒步装备、运动相机等，而非仅返回含“礼物”关键词的商品；在学术数据库中，它能理解论文摘要的研究
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语言问答格式，帮助AI模型准确理解、检索和呈现企业信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重内容与用户查询意图的深层匹配，让小型企业无需高额广告投入也能被AI推荐。 例如，一家小型本地咖啡馆可创建FAQ页面，用自然语言回答“附近适合办公的安静咖啡馆”“周末营业