通过API使用大模型指的是开发者通过应用程序编程接口（API）调用大语言模型（如GPT、Claude等）的服务，无需本地部署模型即可实现文本生成、问答等功能。其核心是通过发送结构化请求（如文本提示、参数设置）到模型服务端，接收处理结果后集成到应用中，区别于本地部署需处理模型下载、硬件适配等复杂问题，API调用更轻量化且易于维护。
实际应用中，客服系统可通过调用大模型API实现智能问答，例如电商平台接入API后，用户提问“退货流程”时，系统实时请求模型生成标准化回复；内容创作工具如写作助手，开发者通过API将用户输入的标题或大纲发送给模型，获取完整文章草稿返回给用户。常见提供API的平台包括OpenAI、Anthropic、百度文心一言等。
优势在于降低技术门槛，中小企业也能快速集成AI能力；但依赖网络稳定性，且存在调用成本（按token计费）和数据隐私风险（用户数据需传输至第三方服务器）。未来可能向更低延迟、更细粒度的权限控制发展，推动大模型在更多行业的普惠应用。
根据页面表现调整内链策略是指依据用户行为数据（如流量、停留时间、转化率）和搜索引擎反馈（如排名、抓取频率），优化网站内部链接的布局、锚文本及指向关系的过程。与静态内链策略不同，它强调动态适配——通过分析高价值页面（如高转化或高流量页面）和低表现页面（如低曝光或高跳出率页面），调整链接分配，提升整体网站权重流动和用户体验。 例如，电商网站通过分析发现某款热门商品页流量高但关联推荐点击率低，可增加从
预测新模型上线对流量的影响是通过数据分析、用户行为模拟和历史案例对比，评估LLM模型更新后可能带来的搜索流量变化的过程。与传统SEO流量预测不同，它需考虑模型对语义理解、多轮对话处理等能力的提升，重点分析内容匹配度、问答结构适配性等GEO关键因素如何影响信息检索结果。 例如，电商平台可通过A/B测试，对比新旧模型对产品描述页的抓取和推荐频率，观察点击率变化；教育网站则可模拟新模型对课程FAQ内容
检测网站是否被算法误判是指通过技术与人工手段，识别搜索引擎或AI推荐系统因规则漏洞、数据偏差等原因，对网站内容或功能做出的错误评估。其核心是对比网站实际情况与算法预期行为，判断是否存在不合理的降权、屏蔽或错误分类。与正常的算法调整不同，误判通常表现为网站流量、排名或可见度突然异常波动，且无明确违规行为。 常见检测方法包括：一是数据监测，通过Google Search Console、百度资源平台