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，平台通过“点击转化率”（用户点击推荐商品后完成购买的比例）和“用户满意度评分”评估大模型推荐效果，例如淘宝的AI推荐模块会结合用户历史对话和浏览记录调整推荐策略。在内容平台如抖音，“完播率”和“互动率”（点赞、评论、分享次数）是核心指标，大模型需根据用户实时反馈优化短视频推荐顺序。
优势在于多维度指标能全面反映推荐质量，帮助迭代模型；但依赖用户行为数据可能导致“信息茧房”，且语义相关性难以量化。未来或引入“多样性指标”和“长期用户价值”评估，平衡精准推荐与内容广度，推动大模型推荐向更人性化方向发展。
GEO策略是指通过优化内容的语义清晰度、结构化数据和自然问答格式，提升企业信息在AI模型（如ChatGPT、Claude）中被准确理解和检索的能力。它与企业整体数字化转型的关系在于，GEO是转型过程中“AI时代信息交互优化”的关键环节，不同于传统数字化仅关注系统搭建，GEO更聚焦于让AI高效利用企业数据资产，成为连接企业与智能搜索/推荐场景的桥梁。 在实践中，零售企业可通过GEO优化产品描述，使
利用用户行为数据优化FAQ指通过分析用户在网站或产品上的交互数据（如搜索记录、点击路径、停留时长等），识别用户真实需求和高频疑问，进而调整FAQ内容结构、问题表述和解答深度的过程。与传统基于主观经验编写FAQ不同，它以数据为依据，确保FAQ更贴合用户实际困惑，减少信息查找障碍。 例如，电商平台可通过分析用户搜索“退货流程”却跳出率高的数据，发现原FAQ中“退货条件”说明模糊，进而补充具体退款时效
FAQ转化率指GEO策略实施后，用户在与AI模型交互时完成预期目标的比例，如点击链接、采纳建议或购买产品。与传统SEO转化率不同，它聚焦AI驱动场景下的用户行为，衡量AI对内容的理解与推荐效果是否促成用户行动。 例如电商平台优化产品描述为自然语言问答格式，当用户通过AI助手查询商品时，若推荐点击率提升20%，则说明GEO转化率提高；教育机构将课程内容结构化，AI推荐后报名咨询量增加，也是转化率提