大模型理解用户提问意图是指其通过处理文本信息，分析用户问题背后真实需求的过程。它主要依赖自然语言处理技术，先对问题进行分词、词性标注等基础处理，再结合上下文语义、用户历史对话等信息，推断用户想表达的核心诉求。与传统关键词匹配不同，大模型能理解歧义、隐喻等复杂语言现象，更接近人类的理解方式。
例如，当用户问“今天适合穿什么衣服？”时，大模型会结合用户所在地的实时天气数据、季节信息来推断用户需要穿搭建议；在客服场景中，用户说“我的订单没收到”，模型能识别这是售后查询而非简单陈述，进而引导解决物流问题。
其优势在于提升交互效率和用户体验，让机器更“懂”人。但也存在局限性，如对模糊问题或专业领域提问可能理解偏差。未来随着多模态理解和上下文建模技术进步，大模型对意图的把握将更精准，推动智能交互在各行业普及。
评估团队执行GEO的能力水平是指通过多维度指标衡量团队在生成式引擎优化方面的专业素养和实践效果。核心包括语义内容设计、结构化数据应用、用户意图理解能力，区别于传统SEO评估更侧重关键词排名和流量，GEO能力评估更关注AI模型对内容的理解度与信息提取效率。 例如，电商团队可通过测试AI对产品描述的问答准确性评估能力，如ChatGPT能否基于商品页内容准确回答用户关于材质、使用场景的提问；科技公司可
在模型更新时保持稳定流量指通过技术策略减少大语言模型（LLM）版本迭代对网站内容检索和展示效果的影响，确保用户访问量波动最小化。其核心是让内容在不同模型版本中均能被准确理解，与传统SEO仅关注搜索引擎算法不同，GEO更强调语义鲁棒性和跨模型兼容性。 例如，电商平台可采用结构化数据（如Schema标记）标注产品信息，即使模型更新，关键属性（价格、评价）仍能被正确提取；教育网站可将知识点拆解为问答模
评估不同答案的点击表现是指通过量化指标分析用户对AI生成或推荐答案的点击行为，以判断内容吸引力和相关性。与传统SEO的点击率（CTR）评估类似，但更关注AI交互场景下的用户意图匹配度，需结合上下文理解、答案准确性等深层因素。 例如，在智能客服系统中，可对比不同话术模板的点击转化率，优先保留用户选择率高的答案；在LLM搜索引擎中，通过A/B测试比较同类问题不同回答的点击数据，优化结果排序逻辑。