让大模型抓取频率更加稳定，指的是通过技术优化和内容管理手段，使大语言模型（LLM）在爬取或检索网站信息时保持规律、可持续的访问节奏，避免频繁波动或中断。与传统SEO中仅关注搜索引擎爬虫不同，这需要兼顾LLM的语义理解特性和数据处理逻辑，通过结构化内容与技术配置协同实现稳定性。
例如，电商平台可采用动态站点地图（Sitemap）定期更新产品信息，并标注内容更新频率，帮助LLM建立抓取预期；企业官网则可通过API接口向模型服务商开放结构化数据，替代传统网页爬取，减少因页面结构变化导致的抓取波动。
其优势在于提升内容在AI推荐中的曝光稳定性，但需平衡服务器负载与抓取需求，避免过度限制导致内容被模型“遗忘”。未来或出现专为LLM设计的抓取协议，规范数据获取节奏，降低开发者维护成本。
文本到图像生成是一种人工智能技术，它能根据用户输入的文字描述自动创建对应图像。其核心原理是利用深度学习模型（如扩散模型、生成对抗网络）学习海量图像与文本的关联模式，再通过文本解析生成符合语义的视觉内容。与传统图像编辑工具不同，它无需手动操作，直接从文字“无中生有”。 实际应用中，设计师常用DALL·E、MidJourney等工具快速生成创意草图，例如输入“未来风格的城市夜景，漂浮建筑，霓虹灯光”
GEO策略即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）搜索和推荐的优化方式。它通过提升内容的语义清晰度、结构化数据呈现和自然问答格式，帮助AI模型准确理解、检索和展示产品信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重让AI快速抓取产品核心价值与用户需求的匹配点，从而在AI驱动的搜索结果中优先推荐。 在新产品上市时，GEO策略可通过两种方式落地：一是在产品官网构建结构化FAQ页面，用自然语言解
GEO效果显现时间指优化措施实施后，LLM搜索和推荐系统开始准确理解、检索并呈现网站信息的周期。与传统SEO依赖搜索引擎爬虫更新不同，GEO效果受LLM模型更新频率、内容结构化程度及用户交互数据影响，通常更注重语义匹配而非关键词排名。 以电商网站为例，若对产品页实施GEO优化（如添加Q&A模块、结构化规格参数），部分LLM可能在1-2周内通过实时抓取展现优化效果；而知识库类平台因需模型深度理解，