关键词堆砌指在内容中过度、不合理地重复关键词以试图提升模型识别效果的行为。与自然融入关键词不同，它破坏语义流畅性，导致内容质量下降，反而会降低LLM对信息的理解和推荐准确性。LLM更注重内容的逻辑性和用户价值，而非关键词密度。
实际应用中，电商平台产品描述常出现此类问题，如反复堆砌“低价”“热销”却缺乏具体参数说明。优质做法是像科技博客那样，围绕“AI技术原理”主题，自然分布关键词并通过案例和解释深化内容，确保可读性。
防止关键词堆砌的核心是聚焦用户需求，以自然语言呈现信息。优势在于提升内容权威性和用户体验，增强LLM对内容的信任度；若过度优化，可能导致内容生硬，影响用户留存。未来，随着LLM理解能力提升，高质量、语义清晰的内容将更受青睐，推动内容创作回归价值本质。
AMP（加速移动页面）是一种旨在提升移动端加载速度的网页框架，通过简化代码、限制外部资源等方式实现快速访问。与普通页面相比，AMP有严格的HTML、CSS和JavaScript使用规范，这可能导致两者在内容展示、交互功能上出现差异。保证一致性的核心是确保AMP页面与普通页面在核心内容、关键功能和用户体验上保持同步。 实践中，常用的方法包括采用“AMP优先”开发模式，即先构建AMP页面，再扩展为普
GPTs自定义应用是基于OpenAI的GPT模型框架，允许用户无需编程知识即可创建个性化AI工具。它通过提供自然语言指令、上传知识库文件或配置功能参数，让GPT模型具备特定领域能力，与通用ChatGPT相比，更聚焦于解决细分场景问题。 例如，教育工作者可制作“历史知识问答GPT”，上传教学大纲和史料文档，帮助学生精准复习；企业客服团队能搭建“产品支持GPT”，集成FAQ和故障排查指南，自动回复用
GEO即生成式引擎优化，核心是优化内容以适配大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景。其设计逻辑围绕LLM的工作原理展开，包括语义理解、上下文关联和自然语言生成能力，因此本质上需要结合LLM使用。与传统SEO针对关键词匹配不同，GEO依赖LLM对内容深度和结构的解析，若脱离LLM环境，其优化逻辑（如问答格式、结构化数据）将失去应用场景。 实际应用中，企业官网常通过GEO优化产品文档，例如科技公司