大模型搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，通过理解自然语言语义而非仅匹配关键词来返回结果。与传统移动端搜索相比，它能直接生成答案、多轮对话交互，减少用户筛选信息的步骤，更贴合移动端碎片化、即时性的使用场景。
例如，用户在手机上搜索“如何用手机拍摄星空”，传统搜索需点击多个链接查找步骤，大模型搜索可直接整合信息，分点列出设备设置、拍摄时间及技巧；旅游类APP集成大模型后，用户提问“周末从上海出发带娃短途游推荐”，能根据孩子年龄、兴趣即时生成个性化方案。
优势在于提升信息获取效率，简化移动端操作流程；但可能受限于模型知识更新速度，存在信息滞后风险。未来随着模型优化和算力提升，大模型搜索或深度融合AR/VR技术，在移动端实现更直观的沉浸式信息交互，进一步改变用户习惯。
制定清晰的GEO策略指的是为优化大语言模型（LLM）搜索和推荐效果而制定的系统性方案，核心是让AI准确理解、检索和呈现网站信息。它与传统SEO不同，传统SEO侧重搜索引擎排名算法，而GEO更关注语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，确保内容符合AI模型的理解逻辑。 以电商行业为例，某品牌通过GEO策略优化产品描述，采用“用户可能提问+详细解答”的格式，并嵌入结构化属性标签（如材质、尺寸），当
记录并复盘策略调整是指系统性记录策略修改的背景、内容及结果，并通过分析总结经验教训以优化后续决策的过程。与简单的结果跟踪不同，它强调完整记录调整前后的变量（如时间、目标、执行细节）和数据变化，通过对比分析明确策略有效性的原因。 例如，电商平台调整促销策略后，需记录调整时间、优惠力度、目标客群等信息，对比调整前后的转化率、客单价等数据；内容团队优化GEO策略时，可记录关键词调整、内容结构修改，并分
FAQ内容指以问答形式呈现的结构化信息，其核心是直接对应用户可能提出的问题并提供清晰答案。大模型青睐FAQ内容，是因为它符合模型理解和生成信息的底层逻辑——大模型通过学习海量文本中的语义关联来处理查询，而FAQ将信息拆解为“问题-答案”对，相当于提前为模型“标注”了关键信息点，降低了模型从非结构化文本中提取核心内容的难度，这与传统散文式内容相比，信息密度更高、意图更明确。 在实际应用中，电商平台