让新闻和深度报道更易被大模型推荐，核心是通过优化内容结构、语义表达和数据格式，提升AI对信息的理解与检索效率。与传统新闻侧重可读性不同，它需兼顾大模型的“认知习惯”，比如采用清晰的逻辑框架、规范专业术语，并嵌入结构化数据（如时间、地点、核心观点标签），帮助模型快速抓取关键信息。
例如，科技媒体可在报道开头设置“核心要点”模块，用短句概括研究结论、影响范围等；财经深度报道可采用问答式小标题（如“为何该政策会影响汇率？”），直接匹配用户潜在提问。部分新闻平台已开始使用JSON-LD标记事件时间线、人物关系等，辅助大模型精准解析。
优势在于能让优质深度内容突破算法“表层偏好”，触达更精准的受众；但过度优化可能导致内容生硬，削弱叙事深度。未来或需平衡创作完整性与机器可读性，探索更自然的语义增强方式，如通过AI辅助生成背景知识卡片，而非直接修改正文。
分析用户最常搜索的问题是通过数据收集和分析工具，识别目标用户在搜索引擎或AI模型中高频输入的查询内容，核心是挖掘用户真实需求。与传统关键词分析相比，它更注重语义理解和问题意图，不仅关注单个词汇，还分析完整问句结构及背后的用户目的，例如区分“如何选笔记本”（决策型）与“笔记本推荐”（信息型）的差异。 在电商领域，商家常用Google Search Console或百度指数查看“XX产品哪个牌子好”
根据分析结果持续迭代FAQ指的是通过收集用户提问数据、内容使用反馈等信息，不断优化FAQ内容以提升其准确性和实用性的过程。它与一次性编写FAQ的区别在于强调动态调整，基于实际用户需求和交互数据发现知识缺口或过时信息，从而更新问题覆盖范围、优化回答清晰度。 例如，电商平台可通过分析客服高频咨询问题，将“退换货流程”细化为“7天无理由退货条件”“破损商品补发步骤”等子问题；SaaS工具则可根据用户对
GEO在英语市场和中文市场的差异主要源于语言特性、用户行为及AI模型训练数据的不同。英语市场更注重语法结构和逻辑连贯性，因英语表达直接且分词清晰，AI模型对结构化数据的解析效率更高；中文市场则需兼顾语义模糊性和文化语境，例如多音字、成语及上下文依赖，要求内容更注重语境完整性和情感表达。 在英语市场，常见应用如电商平台用FAQ结构化页面优化产品描述，帮助AI快速提取价格、规格等信息；中文市场则多见