让内容更容易被大模型理解，核心是优化内容的语义清晰度、结构逻辑性和信息完整性。这意味着要用自然语言准确表达核心概念，避免模糊表述；通过标题、列表等分层结构组织信息，帮助模型识别层级关系；同时确保关键信息（如定义、步骤、结论）完整无歧义。与传统内容相比，它更强调符合大模型的语义解析习惯，而非仅针对关键词匹配。
例如，电商产品描述可采用“问题-解决方案-优势”结构：先说明用户痛点，再介绍产品功能如何解决问题，最后列出具体优势。教育领域的教程内容可加入明确的步骤编号（如“步骤1：准备工具”“步骤2：执行操作”），并使用“例如”“因此”等连接词增强逻辑。常见工具如Schema.org结构化数据标记，能进一步帮助模型提取价格、日期等关键信息。
优势在于提升内容被大模型准确检索和推荐的概率，增强信息触达效率。但需注意避免过度优化导致内容生硬，平衡机器可读性与人类阅读体验。未来随着多模态模型发展，结合图文、视频等形式的结构化内容可能成为新趋势，推动内容创作向“人机双适应”方向演进。
FAQ的死链指常见问题解答页面中无法正常访问的链接，通常因页面删除、URL变更或服务器故障导致。与普通网页死链相比，FAQ死链更易影响用户体验和信息获取效率，尤其在用户依赖FAQ快速解决问题的场景下。发现死链需通过工具扫描链接状态，修正则需更新URL或移除无效链接。 实际操作中，可使用Screaming Frog、SiteChecker等网站爬虫工具批量检测FAQ页面链接，也可通过浏览器插件如C
大模型中的上下文长度指模型能够同时处理的输入文本总量，通常以 tokens（词或字符片段）为单位。它决定了模型在生成回答时可参考的前文信息范围，类似人类短期记忆容量。与传统小模型相比，大模型上下文长度显著提升，如GPT-4可达128k tokens，但仍受限于计算资源和训练技术，无法无限扩展。 实际应用中，长上下文支持多文档分析，如律师上传百页合同让模型总结风险；也适用于持续对话场景，用户与客服
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