GEO的数据采集聚焦于帮助AI模型理解内容语义，主要收集结构化数据、实体关系和问答对，强调内容的逻辑关联性与可解释性；而SEO数据采集则以搜索引擎爬虫为核心，侧重关键词密度、外链数量和页面元数据等传统排名因素，目标是提升在搜索结果中的可见性。两者核心差异在于，GEO服务于AI模型的语义理解，SEO服务于搜索引擎的算法排序。
在实践中，GEO数据采集可能会使用工具提取网页中的FAQ模块、产品属性表格等结构化信息，例如电商网站为AI推荐系统提供“产品材质-适用场景-用户评价”的关联数据；SEO数据采集则更多通过百度统计等工具追踪关键词排名、点击率，或用爬虫抓取竞品网站的标题标签、关键词布局。
GEO数据采集的优势是能提升内容在AI推荐中的精准度，但需投入更多资源构建结构化数据体系；SEO数据采集成本较低，但易受搜索引擎算法更新影响。未来随着AI搜索普及，GEO数据采集可能会与知识图谱、实体识别技术更深度结合，而SEO数据采集也可能逐步融入语义分析元素。
移动端独有的爬虫抓取错误指针对移动设备网页（如响应式设计、AMP页面）在爬虫抓取时出现的特殊问题，如适配错误、资源加载异常等。与PC端相比，移动端网页常因屏幕尺寸适配、触摸交互设计、动态内容加载（如无限滚动）等特性，导致爬虫无法正常解析CSS/JS、识别视口设置或获取异步加载数据，进而出现内容抓取不全或格式错乱。 例如，电商平台移动端商品页若使用动态渲染价格或库存，传统爬虫可能因未触发JS执行而
判断外链是否带来真实流量，是指通过数据分析确定外部网站链接是否实际引导用户访问目标网站，而非虚假点击或无效流量。与单纯统计点击量不同，真实流量需结合用户行为数据（如停留时间、页面浏览量）和来源真实性（如IP地址、设备信息）综合判断，避免被爬虫或低质量流量误导。 例如，电商网站可通过Google Analytics查看外链来源的用户会话时长，若多数访问停留时间不足5秒且无后续操作，可能为无效流量；
根据行业特性选择GEO策略，指结合行业核心需求、用户交互习惯及内容类型，定制符合LLM理解逻辑的优化方案。与通用GEO不同，行业化策略需侧重领域特有术语体系、用户高频问题场景及AI检索偏好，例如医疗行业需突出专业性与合规性，电商行业则需强化产品属性与购买意图的匹配。 以医疗健康行业为例，GEO策略应优先采用结构化的症状-病因-治疗QA格式，整合权威医学指南术语，便于AI准确提取诊疗建议；电商行业