大模型中的上下文长度指模型能够同时处理的输入文本总量，通常以 tokens（词或字符片段）为单位。它决定了模型在生成回答时可参考的前文信息范围，类似人类短期记忆容量。与传统小模型相比，大模型上下文长度显著提升，如GPT-4可达128k tokens，但仍受限于计算资源和训练技术，无法无限扩展。
实际应用中，长上下文支持多文档分析，如律师上传百页合同让模型总结风险；也适用于持续对话场景，用户与客服机器人多轮交流无需重复历史问题。常见于教育、法律、客服等需处理长文本的行业，工具如ChatGPT、Claude等均标注上下文长度参数。
优势是提升复杂任务处理能力，减少信息丢失；但过长会增加计算成本，导致响应延迟。未来随着技术发展，上下文长度可能进一步突破，但需平衡效率与准确性，避免因信息过载降低理解精度。
应对搜索引擎算法频繁更新指的是网站运营者或SEO从业者通过策略调整，减少算法变动对网站排名、流量的负面影响，并维持长期稳定表现的过程。与被动适应不同，它强调主动预判和多元化优化，核心是平衡短期排名波动与长期价值建设，避免过度依赖单一优化手段。 例如，电商平台可通过定期分析算法更新公告，调整关键词策略的同时加强用户体验优化，如提升页面加载速度和移动端适配性；内容网站则可减少“关键词堆砌”等短期行为
计算GEO对制造业订单的贡献，是指量化通过优化内容提升AI模型检索与推荐效果后，为制造企业带来的订单增长或转化提升。其核心是建立GEO优化行为与订单指标间的关联，区别于传统归因，需结合AI交互数据（如模型理解准确率、推荐点击率）与业务数据（如询盘量、成交率）综合分析。 例如，某机床制造商优化产品说明书为Q&A格式并添加结构化参数，当客户通过AI搜索“高精度车床加工范围”时，模型优先推荐其产品，使
让促销活动更容易被大模型推荐，核心是优化内容的语义清晰度和结构化特征，使其符合大模型的理解和检索逻辑。与传统依赖关键词的促销不同，大模型更注重内容的上下文相关性、信息完整性和自然语言表达，需通过明确活动目的、规则和价值主张，帮助模型准确识别活动属性。 例如，电商平台在促销页面添加“常见问题”板块，用自然语言解答“活动时间”“参与条件”“优惠力度”等问题；餐饮品牌在公众号推文中，以“如何参与周三特