跟进最新的大模型研究进展指通过系统性方法及时获取、整理和理解大语言模型（LLM）领域的技术突破、论文成果及行业动态。与普通科技资讯跟踪不同，它更侧重学术前沿与产业实践的结合，需关注模型架构创新、训练方法优化、应用场景拓展等专业内容，通常需要结合学术数据库、行业报告和社区讨论等多渠道信息。
例如，研究者可定期浏览arXiv的cs.CL（计算语言学）分类，关注Google DeepMind、OpenAI等机构的论文预印本；从业者则可通过GitHub的Trending板块跟踪开源模型如LLaMA、ChatGLM的更新，或参加NeurIPS、ICML等顶会的线上直播获取一手信息。
这种跟进有助于技术人员保持竞争力，但需注意信息过载问题，建议借助论文摘要工具（如Connected Papers）和专业社区（如Hugging Face论坛）筛选重点。未来随着多模态模型和轻量化技术发展，跨学科融合的进展（如AI+生物、AI+材料）将成为新的关注热点，需适当拓展跟踪领域。
数据发现优化机会指通过系统分析用户行为、内容表现和模型交互数据，识别GEO策略中的改进空间。其核心是利用数据揭示AI模型理解内容的模式，区别于传统SEO依赖关键词排名，更关注语义匹配度、问答结构有效性等深层指标。通过收集用户提问、模型生成结果及内容被检索频率等数据，定位内容与AI需求的差距。 例如，电商平台可分析用户向AI提问的常见产品问题，发现现有商品描述中缺失的关键信息（如“是否支持快充”）
内链是网站内部页面间的链接，用于引导用户浏览相关内容和传递页面权重；外链是其他网站指向本站的链接，主要作用是提升网站权威性和拓展流量来源。两者配合需以内链构建清晰的网站结构，帮助搜索引擎和用户理解内容层级，同时通过外链引入外部权威背书，形成“内部互通+外部认可”的协同效应。 例如电商网站，内链可将产品页与分类页、相关推荐页相连，优化用户购物路径；同时通过行业博客或媒体报道获取外链，增强品牌可信度
GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方式，核心是让AI模型能准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，通过匹配LLM的内容处理逻辑提升可见性。 实际应用中，企业常将产品信息转化为FAQ形式，如电商平台用自然语言描述商品特性，帮助AI准确回答用户咨询；内容平台则通过结构化数据标记文章核