链接策略对FAQ页面的特殊要求，指的是在为FAQ页面规划外部链接和内部链接时，需兼顾AI模型理解与用户体验的策略。与传统SEO侧重关键词锚文本不同，GEO导向的FAQ链接更强调语义相关性，即链接内容需与FAQ问题或答案直接关联，帮助LLM准确识别信息层级和知识关联，同时避免无关链接干扰模型对核心内容的抓取。
例如，电商网站产品FAQ中，回答“如何退换货”时，应链接至详细的退换货政策页面（内部链接），而非首页；科技博客的技术FAQ中，解释专业术语时可链接至权威行业词典（外部链接），确保AI能通过链接补充理解上下文。
其优势在于提升LLM对FAQ内容的检索精准度，增强信息可信度；但需注意避免过度链接导致内容碎片化，或链接失效影响模型判断。未来可能需结合AI工具分析链接语义匹配度，平衡SEO与GEO需求，推动FAQ从“用户问答”向“AI知识节点”升级。
GEO应对不同地区法规是指在生成式引擎优化过程中，根据各地数据隐私、内容合规等法律要求调整策略的实践。它通过动态适配机制，在语义优化的同时确保符合当地法律框架，区别于传统SEO仅关注搜索引擎规则，更强调跨区域法律兼容性。 例如，在欧盟运营的企业需遵循GDPR，GEO会自动脱敏用户数据相关内容，避免生成含个人身份信息的回答；中国境内平台则会强化内容审核模块，确保生成内容符合网络安全法，如电商网站的
大型企业和中小企业在GEO（生成式引擎优化）上的差异主要体现在资源投入、策略复杂度和执行能力上。大型企业通常拥有更充足的资金、专业团队和技术支持，能制定系统化GEO方案，如构建多模态知识库、开发AI交互接口等；中小企业则受限于成本和人力，多采用轻量化策略，如优化常见问题页结构、使用自然语言撰写产品描述，更侧重基础语义清晰度。 举例来看，大型电商企业可能会为AI搜索引擎定制结构化商品数据，包含材质
内容老化指GEO内容因信息过时、语义关联性下降导致LLM理解和推荐能力减弱的现象。与传统SEO内容老化不同，GEO内容老化不仅受时间影响，还与LLM训练数据更新、用户提问趋势变化紧密相关。其核心是内容的语义价值和时效性信息无法匹配当前模型的理解框架。 实践中，科技资讯网站可采用“动态语义锚点”策略，在产品评测文中嵌入可更新的核心参数模块（如价格、版本号），并通过结构化数据标注确保LLM能识别时效