让医学术语更易被大模型理解，核心是通过结构化呈现和语义增强，降低术语的歧义性并建立清晰的上下文关联。与传统自然语言处理不同，这不仅要求术语本身准确，还需补充定义、分类关系和使用场景，帮助模型将专业术语与已有知识库连接，避免字面误解。
例如，在医学文献数据库中，可对“心肌梗死”补充结构化标签：定义为“冠状动脉阻塞导致的心肌缺血坏死”，所属系统“心血管系统”，相关症状“胸痛、呼吸困难”。医疗AI工具如IBM Watson Health通过整合UMLS（统一医学语言系统）的术语关系网络，让模型理解“心梗”与“急性冠状动脉综合征”的层级关系。
优势在于提升医学AI的诊断准确性和信息检索效率，尤其利于患者教育内容的自动生成。但挑战在于医学术语的动态更新和地域性差异，需持续维护术语库。未来可能结合知识图谱和多模态解释，进一步增强模型对复杂医学概念的深层理解。
大语言模型（LLM）通过理解自然语言语义和生成人类可读回答改变搜索方式。传统搜索依赖关键词匹配返回链接列表，而LLM驱动的搜索能解析复杂问题意图，直接生成整合信息的答案，还支持多轮对话追问，提升交互自然度和效率。 例如，用户搜索“如何改善睡眠质量”，传统搜索返回健康网站链接，LLM搜索则会综合医学建议生成结构化回答，如“保持规律作息、避免睡前使用电子设备等”，并允许追问“褪黑素的正确服用方法”。
电商利用用户提问生成新FAQ是指通过收集、分析用户在购物过程中提出的真实问题，将其整理为结构化问答并补充到常见问题页面的过程。与传统FAQ依赖内部经验预设问题不同，这种方式更贴近用户真实需求，能直接解决消费者在浏览、购买、售后等环节的困惑，提升信息获取效率。 例如，某服装电商通过客服聊天记录发现大量用户询问“不同尺码对应的肩宽数据”，遂将该问题及详细尺码对照表添加到商品详情页FAQ；另一美妆平台
转化率指用户完成目标行为（如下载、购买）的比例，停留时间是用户在页面的平均访问时长，二者是GEO效果评估的关键指标。与传统SEO不同，GEO中它们不仅反映用户兴趣，更体现AI模型对内容的理解质量——高转化率说明AI准确传递了核心价值，合理停留时间则表明内容深度符合用户需求预期。 例如电商网站优化产品描述时，若经GEO调整后，AI推荐该产品的点击率提升20%且购买转化率提高15%，说明内容语义匹配