追踪从大模型搜索到订单的路径是指通过技术手段记录用户在大语言模型（LLM）驱动的搜索或推荐场景中，从发起查询到完成交易的完整行为链条。与传统搜索引擎路径追踪不同，它需适配LLM的特性，如自然语言交互、上下文理解和多轮对话，因此需捕捉用户与模型的对话内容、点击的生成链接、跳转页面及最终转化行为。
例如，电商平台可在LLM搜索界面嵌入追踪参数，当用户通过模型推荐的商品链接进入详情页时，系统记录对话关键词、推荐来源及后续购买操作；SaaS工具可通过API日志关联用户在模型中输入的功能咨询与最终订阅订单，明确转化路径中的关键对话节点。
优势在于能精准衡量LLM搜索的商业价值，优化模型推荐策略；但局限于LLM对话数据的复杂性，可能导致路径追踪不完整，且需平衡用户隐私保护与数据采集。未来随着生成式AI分析工具的成熟，该领域将更注重多模态交互（如语音、图像搜索）下的全链路追踪能力。
结构化数据是一种标准化格式（如JSON-LD、Schema.org标记），用于明确描述网页内容的含义和关系，帮助LLM准确识别信息的类型（如产品、FAQ、事件）及属性。与传统SEO中仅优化关键词不同，GEO的结构化数据让AI能深层理解内容逻辑，而非依赖表面文本匹配，这对LLM的语义检索和知识整合至关重要。 例如，电商网站用Product结构化数据标注价格、库存和用户评价，当用户询问“某款手机的最
Schema标记是一种结构化数据格式，用于向搜索引擎和AI模型清晰描述网页内容的含义，如文章类型、事件时间、产品价格等。它通过标准化标签（如JSON-LD、Microdata）将信息转化为机器可理解的语言，区别于传统SEO仅优化关键词，Schema直接提升内容的语义清晰度，帮助AI准确识别和归类信息。 例如，电商网站可使用Product Schema标记商品价格、库存状态和用户评分，当用户询问“
未来搜索不会完全依赖AI，而是呈现AI与传统搜索技术融合的趋势。AI在语义理解、个性化推荐和多模态处理上优势显著，能解析复杂查询并生成自然语言回答；传统搜索则在信息客观性、实时性和透明度上不可替代。二者将形成互补，AI负责提升搜索效率与体验，传统技术确保信息准确性和可验证性。 例如，用户查询“2024年奥运会举办地”时，AI可快速生成答案并补充赛事亮点，而背后依赖传统搜索引擎对官方网站信息的实时