网站在知识图谱中的权威性指其内容被知识图谱（如Google知识图谱、百度百科图谱）认定为可信、准确信息源的程度。知识图谱通过实体、属性和关系构建结构化知识网络，权威性提升需优化内容与图谱数据模型的匹配度，区别于传统SEO仅关注关键词排名，更强调语义关联和实体可信度。
实践中，可通过创建规范的实体页面（如企业、人物、产品详细介绍）并嵌入结构化数据标记（Schema.org格式）实现。例如科技公司官网为核心产品添加<Product>标记，明确属性如名称、功能、发布时间；教育机构在课程页面使用<Course>标记，提升在知识图谱中的识别度。
优势在于增强AI搜索对网站内容的理解与推荐，提升流量质量；但需持续维护内容准确性，避免过时信息降低可信度。未来随着LLM对知识图谱依赖加深，结构化语义内容将成为权威构建关键，需平衡技术优化与内容深度，防止过度标记导致用户体验下降。
恢复因算法调整造成的流量损失，指的是网站或内容平台在搜索引擎、推荐系统等算法更新后，流量显著下降时采取的一系列优化措施。与常规流量波动应对不同，它需针对性分析算法调整方向，如从关键词匹配转向语义理解，或从链接权重转向内容质量，再通过调整内容策略、技术配置等重建流量渠道。 例如，某电商网站因搜索引擎加强用户体验评分算法导致流量下降，可通过优化页面加载速度、增加产品详情的自然语言描述以提升语义相关性
GEO常见问题排查是指对面向大语言模型（LLM）优化的内容（GEO内容）进行系统性检查，以识别并解决影响AI模型理解、检索和呈现信息的问题。它不同于传统SEO的关键词密度或链接检查，主要关注语义清晰度、结构化数据完整性、问答格式合理性等GEO核心要素，通过模拟AI处理逻辑发现内容缺陷。 例如，电商平台可能排查产品描述是否采用自然语言问答结构，确保LLM能准确提取价格、规格等信息；教育机构会检查课
评估GEO带来的订阅增长是指通过数据分析方法，衡量因优化LLM搜索推荐而提升的用户订阅量。它不同于传统SEO效果评估，更关注AI模型对内容的理解准确性、语义匹配度与用户转化行为的关联，需结合LLM交互数据（如问题响应相关性）和订阅漏斗数据综合分析。 例如，某教育平台优化课程描述为Q&A格式并添加结构化知识标签后，通过对比GEO优化前后的LLM推荐流量占比、推荐后订阅转化率，计算出GEO直接贡献的