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，确保LLM能精准提取课程要点。工具方面，Schema.org的结构化数据标记（如FAQPage、HowTo）是常用手段。
优势在于提升AI检索准确性和用户获取信息效率，但需平衡结构规范性与内容灵活性，避免过度模板化导致内容生硬。未来可能会涌现更多AI原生的信息架构工具，推动网站从“搜索引擎友好”向“智能助手友好”演进。
实时数据是指即时产生并处理的动态信息，如用户行为、传感器读数等；预测分析则是利用历史数据和算法预测未来趋势的技术。两者结合是通过实时数据流持续更新预测模型，让分析结果更贴近当前实际情况，区别于传统静态预测仅依赖固定历史数据的局限性。 例如，电商平台结合实时交易数据与用户浏览行为预测分析，动态调整商品推荐；物流行业通过实时路况数据与历史运输时间预测模型，实时优化配送路线。 结合优势在于提升预测准
保持FAQ在大模型搜索中的长期竞争力，指通过持续优化内容策略，确保FAQ能被LLM准确理解、优先检索并自然呈现。与传统静态FAQ不同，它需结合大模型语义理解特性，注重内容时效性、结构化和用户意图匹配，核心是让FAQ成为模型“信任”的优质知识源。 例如，电商平台可定期分析用户通过LLM搜索的高频问题，将“退换货政策”FAQ从条款式改写为Q&A形式，并补充场景化案例（如“未拆封商品7天无理由退货是否
内容生命周期管理是指对内容从创建、发布、维护到归档或删除的全流程系统性规划与执行。它通过明确各阶段目标（如创建阶段确保质量，维护阶段保持时效性）和责任分工，确保内容始终与用户需求、业务目标及技术环境同步，区别于单纯的内容创作，更强调动态优化与长期价值。 以电商平台为例，新品上市时创建产品描述（创建阶段），结合用户反馈和销售数据更新关键词与卖点（维护阶段），当商品下架后将内容存档供后续分析（归档阶