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“退款申请进度”时，若模型反复强调退款流程却不提供进度信息，也可能是忽略了关键诉求。
判断模型是否忽略问题有助于优化提示词设计和模型训练数据，但需注意避免误判——部分场景下模型可能因信息不足或合规限制无法回答，而非主动忽略。未来随着模型理解力提升，结合上下文追踪技术，有望更精准识别并减少问题忽略现象，提升交互可靠性。
关键词数据分析是对用户在搜索引擎、网站或应用中输入的关键词进行收集、统计和解读的过程，旨在挖掘用户搜索意图、行为模式及市场需求。它通过分析关键词的搜索量、竞争度、排名变化、转化路径等数据，帮助理解用户如何通过关键词获取信息，与传统的流量统计相比，更聚焦于用户主动表达的需求和内容关联。 在电商行业，平台运营人员会通过工具分析“无线蓝牙耳机降噪”“性价比笔记本电脑”等关键词的搜索趋势，优化商品标题和
中小企业成功实施GEO的关键因素是围绕LLM理解机制优化内容的核心策略，包括语义清晰度、结构化数据适配和用户意图匹配。与传统SEO侧重关键词密度不同，GEO更注重内容逻辑的连贯性和信息的完整性，让AI能准确提取核心价值。 例如，某餐饮连锁企业通过在官网添加“常见问题”板块，用自然语言详细解答“加盟流程”“食材供应”等问题，并嵌入结构化数据标记；科技初创公司则在产品页用简明条款说明技术原理，避免行
FAQ主题链接是指在不同页面的FAQ内容中，通过锚文本或相关问题列表建立的内部跳转链接，帮助用户和AI模型快速定位关联信息。与普通内部链接不同，它聚焦于FAQ主题的逻辑关联性，比如从“如何注册账号”链接到“账号安全设置”，增强内容的连贯性和可发现性。 实际应用中，电商网站常采用这种方式。例如，在“退换货政策”FAQ页面底部添加“相关问题”板块，链接到“退款时效”“运费承担”等细分页面；SaaS平