转化率指用户完成目标行为（如下载、购买）的比例，停留时间是用户在页面的平均访问时长，二者是GEO效果评估的关键指标。与传统SEO不同，GEO中它们不仅反映用户兴趣，更体现AI模型对内容的理解质量——高转化率说明AI准确传递了核心价值，合理停留时间则表明内容深度符合用户需求预期。
例如电商网站优化产品描述时，若经GEO调整后，AI推荐该产品的点击率提升20%且购买转化率提高15%，说明内容语义匹配度高；教育平台课程页面停留时间从3分钟增至7分钟，可能是因为结构化Q&A内容帮助AI更精准地呈现了课程价值。
优势在于能直观衡量GEO策略的商业价值，缺点是易忽略内容长期影响力。未来可能结合AI生成内容的用户满意度调研，形成更全面的评估体系，推动GEO从流量导向转向价值导向优化。
团队定期复盘与分享经验是指通过结构化流程，在固定周期内回顾工作过程、分析成果与问题，并提炼经验教训以促进团队成长的管理方法。它不同于普通会议，强调数据驱动的反思、全员参与的深度讨论及可落地的改进计划，核心是将隐性经验转化为显性知识。 常见实践包括敏捷开发中的“冲刺回顾会”，团队在每个迭代结束后聚焦“哪些做得好、待改进及行动计划”；科技公司常采用“事后分析会”，如线上故障后，通过时间线还原、根因分
GEO（大模型搜索引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方法，核心是让ChatGPT、Claude、Gemini等AI模型能准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI高效抓取内容核心价值。 在实际应用中，企业可在官网设置FAQ板块，用自然问句形式组织产品信息，比如电商平台用“如何申请退换货？
大语言模型（LLM）如ChatGPT与传统搜索引擎是两种不同的信息获取工具。搜索引擎基于关键词匹配从互联网抓取并排序网页，用户需自行筛选信息；而LLM通过训练数据生成连贯回答，直接提供答案而非链接列表。二者核心差异在于：搜索引擎是“信息检索工具”，LLM是“内容生成工具”。 实际应用中，LLM常作为搜索引擎的补充。例如，微软必应将GPT集成到搜索中，提供“答案摘要”功能；谷歌的SGE（搜索生成体