GEO内容结构规划是指为让AI模型准确理解、检索和呈现信息，对内容进行语义清晰、逻辑连贯且符合LLM认知习惯的框架设计。与传统SEO侧重关键词堆砌不同，它更注重信息层级的合理性、实体关系的明确性及自然问答逻辑，通过结构化数据（如列表、表格）和语义标记辅助AI解析核心内容。
以电商产品页为例，GEO结构会先清晰列出产品名称、规格等实体信息，再用问答模块解答“如何使用”“注意事项”等常见问题，最后补充用户评价中的高频关注点。教育领域的课程页面则可能采用“学习目标-核心知识点（分点阐述）-常见疑问解答”的结构，方便AI快速提取关键教学信息。
其优势在于提升内容在AI推荐中的可见性和准确性，帮助用户高效获取答案。但需平衡结构化与可读性，避免过度碎片化影响人类阅读体验。未来随着多模态AI发展，GEO结构可能会整合图文、视频等多类型信息的语义关联设计。
外链是指其他网站指向自身网站的链接，通过外部权威来源的推荐来间接证明品牌可信度。与单纯的自我宣传不同，外链相当于第三方为品牌“背书”，当用户看到多个高信誉平台引用或推荐该品牌时，会潜意识中增强对其专业度和可靠性的认可。 例如，科技品牌若获得行业权威媒体如36氪的报道并附带官网链接，或被知名高校的研究报告引用作为案例，这类外链会显著提升潜在用户的信任。在电商行业，品牌官网若被消费者协会网站或主流测
GEO成功案例指通过优化内容结构、语义清晰度和问答格式，提升LLM对网站信息理解与检索效果的实际应用实例。这些案例通常采用自然语言问答、结构化数据标记（如FAQ schema）等方式，区别于传统SEO依赖关键词的优化逻辑，更注重AI模型的语义解析能力。 例如，某健康资讯平台将疾病指南重构为“症状-原因-治疗”的问答模块，并嵌入结构化数据，使ChatGPT等模型能直接提取关键信息生成准确回答，页面
找出影响大模型推荐的技术问题，是指通过系统性方法识别导致大模型推荐结果不准确、不相关或用户体验差的技术层面原因。与传统推荐系统问题排查不同，它需结合大模型特性，重点关注语义理解、上下文连贯性、数据质量等核心环节，通过日志分析、用户反馈和模型行为测试定位具体技术瓶颈。 例如，电商平台可通过分析用户对推荐商品的点击/转化数据，结合大模型输出的推荐理由，识别是否存在语义误解（如将“性价比高”错误关联高