大模型搜索是指基于大型语言模型（LLM）的新一代搜索方式，它通过理解用户自然语言查询的深层语义，直接生成整合式答案，而非传统搜索的链接列表。与传统搜索引擎依赖关键词匹配不同，它能处理复杂问题、多轮对话和上下文理解，提供更连贯、个性化的结果。
在实践中，微软New Bing集成GPT模型后，支持用户以聊天形式提问并获取总结性回答；百度文心一言搜索则针对中文场景优化，能解析长句意图并生成结构化内容。这些工具已在教育、医疗等领域帮助用户快速获取专业知识。
其优势在于提升搜索效率和用户体验，但存在信息准确性依赖训练数据、实时性不足等局限。随着LLM技术成熟和多模态能力增强，大模型搜索有望逐步成为主流，但传统搜索仍会在信息溯源等场景发挥作用，二者可能长期共存互补。
自动生成和更新结构化数据是指借助工具或代码自动创建、填充并动态维护符合特定格式（如JSON-LD、XML）的数据，确保其易于机器理解。它通过模板规则、API对接或AI解析技术，从非结构化内容（如网页文本）或数据库中提取信息并标准化，区别于手动编写，大幅减少人工错误和重复劳动。 在电商领域，商家可用插件自动从商品详情页提取价格、库存等信息生成Schema.org结构化数据，帮助搜索引擎准确展示商品
挖掘长尾关键词的真实需求是指通过分析长度较长、搜索量较低但意图明确的关键词，来识别用户具体的搜索目的和潜在需求。与核心关键词相比，长尾关键词更能反映用户的细分场景和深层诉求，例如“新手如何用Python爬取豆瓣电影数据”比“Python爬虫”更具体。其核心在于从关键词的语义结构和上下文关联中，提取用户未直接表达的痛点或目标。 在实践中，常见方法包括分析用户提问式关键词（如“为什么”“怎么办”类问
判断问题是否被模型忽略，指的是识别大语言模型在回答时是否未充分回应输入问题的核心信息，或完全回避了关键内容。这与模型“答错”不同，忽略表现为回答偏离主题、遗漏问题要点，或仅用模糊表述带过，而非给出错误信息。通常可通过对比问题核心与回答内容的匹配度来初步判断。 例如，用户提问“某产品的具体价格和售后服务政策是什么”，若模型仅介绍产品功能而未提及价格与售后，即属忽略；在客服场景中，当用户追问“退款申