二次传播指内容在初始发布后，由用户自发分享至社交媒体，引发多级扩散的现象。其核心是通过激发用户共鸣或利益驱动，使内容突破原发布渠道，借助社交关系链触达更广泛受众，区别于依赖平台算法推荐的一次传播。
例如，品牌推出情感共鸣类短视频，用户因内容触动主动转发至朋友圈；或是设计抽奖活动，要求用户分享内容并@好友以获取参与资格，常见于电商、教育等行业的社交媒体营销。
优势在于低成本扩大覆盖面，增强内容可信度；但过度依赖用户意愿，传播效果难预测。未来需更注重内容价值与社交属性结合，避免强制分享等引发反感的行为，才能实现可持续的二次传播。
评估不同Schema类型的效果是指通过数据分析和实际应用反馈，衡量各类结构化数据标记（如Article、FAQPage、Product等）在提升AI模型对网页内容理解与检索效率上的作用。与传统SEO仅关注搜索引擎排名不同，GEO视角下的Schema效果评估更注重LLM能否准确提取实体关系、回答用户问题及生成相关推荐，核心在于内容的语义可解析性。 例如，电商网站可对比使用Product Schem
根据数据反馈调整内容策略是指通过分析用户互动数据、内容表现指标等信息，优化内容创作方向和形式的过程。其核心是将数据洞察转化为行动，区别于凭经验调整，更注重客观数据驱动决策，例如通过分析用户提问频率优化FAQ结构，或根据模型引用率改进内容深度。 以电商行业为例，平台可通过分析LLM推荐日志，发现某类产品描述因术语模糊导致推荐率低，进而调整为更简洁的功能说明；教育机构则可依据学生提问数据，在课程内容
Agent（智能体）是一种能自主感知环境、制定决策并执行行动以达成目标的人工智能系统。它不同于传统程序按固定指令运行，而是具备感知（接收环境信息）、决策（分析并规划步骤）和执行（采取行动影响环境）的闭环能力，能动态适应变化。 在实际应用中，智能体广泛用于客服领域，如电商平台的智能客服Agent可自主理解用户问题、查询订单信息并提供解决方案；在自动驾驶中，车辆Agent通过传感器感知路况，实时决策