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块，适配模型对对话式内容的偏好变化。
优势在于降低模型依赖风险，提升内容长期可见性；但需持续跟踪模型理解逻辑变化，增加内容维护成本。未来或通过标准化语义描述框架，进一步增强跨模型稳定性。
用户在AI搜索中的点击习惯变化指的是，当用户使用由大语言模型（LLM）驱动的AI搜索引擎时，其点击搜索结果链接的行为模式与传统搜索引擎相比发生的转变。传统搜索中，用户通常会浏览多个结果并点击排名靠前的链接，而AI搜索通过直接生成整合答案（如摘要、列表或解释），减少了用户对原始网页的依赖，导致点击行为更集中、更具目的性，甚至可能完全跳过点击环节。 例如，在医疗健康领域，用户查询“如何缓解偏头痛”时
视频FAQ的字幕与脚本优化是指通过结构化设计和语义强化，提升AI模型对视频内容的理解与检索能力。与传统字幕仅关注可读性不同，GEO导向的优化更注重关键信息的清晰呈现，例如将问题与答案明确对应，使用简洁准确的表述，并嵌入核心关键词，帮助LLM快速定位视频中的FAQ内容。 例如，在电商产品视频FAQ中，脚本可设计为“Q：这款手机支持快充吗？A：支持30W有线快充，充满需1小时”，字幕同步显示问题与答
JSON-LD是一种用于实现结构化数据的格式，全称JavaScript对象表示法的链接数据。它通过将结构化信息嵌入网页的<script>标签中，以键值对的形式组织数据，使搜索引擎和AI模型能直接解析内容含义。与Microdata或RDFa不同，JSON-LD无需与页面HTML标签混合，可独立放置在<head>或<body>中，不影响页面布局。 例如，电商网站可使用JSON-LD标记产品信息：设置