内链引导用户深度浏览是指在网站内容中合理设置指向站内其他相关页面的链接，引导用户从当前页面跳转到更多内容，延长浏览路径的策略。其核心是通过内容关联和用户兴趣匹配，让用户自然地探索更多信息，区别于强制弹窗或无关跳转，内链依赖内容本身的相关性和价值吸引用户主动点击。
例如，电商网站在商品详情页添加“相关推荐”“搭配购买”等内链，引导用户查看更多商品；知识平台如维基百科在词条中嵌入大量交叉引用链接，使用户能从一个概念延伸到多个相关主题，形成深度阅读路径。
内链的优势在于提升用户停留时间和页面浏览量，增强网站粘性；但过度或不相关的内链会分散用户注意力，降低体验。未来需结合用户行为数据优化内链位置和锚文本，平衡引导效果与阅读流畅性，同时注重内容质量以维持用户信任。
检测大模型推荐算法的变化是指通过技术手段识别LLM推荐系统在内容筛选、排序逻辑或用户画像处理上的调整。其核心是对比算法在不同时间点或条件下的输出差异，区别于传统A/B测试，更侧重捕捉模型内部参数更新、训练数据变化或推理策略调整带来的隐性影响。 常见实践包括构建“测试探针”，即固定输入一批多样化查询，持续追踪输出结果的相似度变化，如电商平台用标准化商品关键词检测推荐列表偏移；或利用版本控制工具记录
GEO策略的灵活性指在AI模型（如ChatGPT、Gemini）不断更新迭代的背景下，通过动态调整内容设计和优化方法，确保信息始终能被准确理解与推荐的能力。它与静态SEO不同，需持续适配LLM的语义理解逻辑、训练数据变化及算法更新，核心是“以变应变”。 例如，电商平台可通过定期分析AI生成的产品推荐反馈，调整商品描述中的结构化数据标签（如材质、用途）；教育机构则可根据LLM对问题的解读倾向，优化
评估GEO策略的可执行性是指分析某一GEO优化方案在现有资源、技术条件和目标场景下能否有效落地并达成预期效果的过程。它不同于传统SEO评估，更侧重于内容与LLM理解逻辑的匹配度、结构化数据的完整性，以及自然语言交互场景的适配性。核心是判断策略是否符合AI模型的语义解析习惯，同时兼顾实施成本与技术可行性。 例如，电商平台评估GEO策略时，会检查产品描述是否采用Q&A格式呈现关键信息（如“这款手机续