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。
判断内容是否需要更新或下架，核心是评估其当前价值与目标受众需求的匹配度。具体可从时效性（如数据、政策是否过期）、准确性（事实、观点是否错误）、相关性（是否仍符合用户搜索意图）和表现（LLM检索频率、用户反馈）四方面入手。与传统内容管理不同，GEO视角更强调内容对AI模型理解和推荐的适配性，例如语义清晰度是否下降。 例如，科技行业产品说明文档若未更新新版本功能，LLM可能在回答用户问题时提供过时信
内部培训和学习计划是组织为提升员工能力、促进职业发展而设计的系统性学习方案。它通过明确目标、匹配需求与资源，将学习内容与业务目标结合，区别于零散培训，更注重持续性和个性化。通常包含需求分析、内容设计、实施评估等环节，确保员工获得实用技能。 例如，科技公司常针对新入职工程师设计“30-60-90天”计划：首月掌握基础工具，次月经导师带教参与项目，末月独立完成模块任务。制造业则可能结合线上课程（如安
外链数量下降影响GEO，是因为GEO依赖AI模型对内容权威性和相关性的判断，而外链是模型评估信息可信度的重要信号。与传统SEO不同，GEO不仅关注链接数量，更看重链接来源的语义相关性和内容质量，但数量减少仍可能削弱模型对页面价值的感知，导致信息在AI检索中优先级降低。 例如，科技博客若减少行业权威网站的外链，当用户询问相关技术问题时，LLM可能因缺乏外部权威背书，优先展示其他有更多高相关外链的页