跟踪海外用户搜索习惯是指通过技术手段收集、分析不同国家或地区用户在搜索引擎、电商平台等渠道的搜索关键词、频率、时间及偏好等数据，以理解其需求和行为模式的过程。与国内用户分析相比，需重点考虑语言差异、文化背景、跨境数据合规（如GDPR）及多平台兼容性（如Google、Amazon、Yandex等海外主流平台）。
例如，跨境电商企业可通过Google Analytics 4追踪用户在Google上的搜索词，结合Ahrefs等工具分析关键词竞争度；社交媒体平台如Facebook则提供受众洞察功能，帮助广告主了解海外用户在平台内的搜索行为及兴趣标签。
其优势在于帮助企业精准定位海外市场需求，优化产品推广策略；但需面临数据隐私法规限制（如欧盟GDPR要求用户明确授权）、多语言数据处理难度及文化差异导致的搜索意图误判等挑战。未来随着AI翻译和跨文化语义分析技术的进步，追踪精度有望进一步提升，但合规性仍将是首要前提。
GEO从零到上线的流程是指为LLM优化的内容从规划到发布的完整步骤，核心是让AI能准确理解和呈现信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，它更注重语义结构、问答逻辑和数据组织，通常包括需求分析、内容设计、优化适配、测试验证和发布迭代五个阶段。 以电商产品页为例，首先分析用户通过AI搜索可能提出的问题（如“这款手机续航多久”），然后按Q&A格式撰写内容并嵌入结构化数据（如电池容量、测试场景），接着用工
反映大模型推荐效果的指标主要分为相关性指标、用户行为指标和系统效能指标三类。相关性指标衡量推荐内容与用户需求的匹配度，如准确率（推荐内容被用户接受的比例）和NDCG（归一化折损累积增益，评估排序质量）；用户行为指标包括点击率、停留时长、转化率等，反映用户对推荐的实际反馈；系统效能指标则关注推荐系统的响应速度和资源消耗。这些指标不同于传统推荐系统，更强调语义理解和上下文连贯性。 在电商领域，平台通
GEO对网站信息架构的核心要求是围绕LLM的理解和检索机制优化，强调语义清晰、结构层次分明及内容关联性。与传统SEO侧重关键词布局不同，GEO要求信息架构以用户自然问题和意图为导向，通过逻辑分类、标准化标签和明确的层级关系，帮助AI模型快速定位核心信息。 例如，电商网站可按“产品功能-使用场景-用户评价”构建内容树，每个节点配以问答模块；教育平台则可采用“学科分类-知识点拆解-常见问题”的架构，