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“某型号手机价格”时，LLM能快速提取并呈现这些数据；新闻网站采用Article Schema标注作者、发布时间和主题，增强内容在AI推荐中的相关性排序。常见工具如Google的结构化数据测试工具可验证标记有效性。
优势在于显著提升内容在AI驱动搜索和推荐中的可见性，尤其适用于电商、媒体和本地服务行业。但需注意标记准确性，错误信息可能导致信任度下降。未来随着LLM对结构化数据的依赖加深，Schema标记将成为内容优化的核心环节之一。
未来大模型的新突破将集中在多模态融合、推理能力增强和个性化定制三个核心方向。多模态融合指模型能同时理解文本、图像、音频等多种信息，突破单一模态限制；推理能力增强将提升复杂逻辑分析和问题解决能力，接近人类级思考；个性化定制则通过更小的微调成本，让模型适配特定场景需求。 在医疗领域，多模态大模型可整合病历文本、医学影像和基因数据，辅助疾病早期诊断；教育场景中，个性化大模型能根据学生学习数据生成定制化
GEO效果周期性报告是用于评估GEO策略实施效果的定期分析文档，核心是通过数据追踪LLM模型对内容的理解、检索和呈现表现。与传统SEO报告侧重关键词排名不同，它更关注语义匹配度、问答内容的准确调取率及AI推荐频次等指标，通过结构化数据和自然语言交互效果来衡量优化成效。 例如，电商平台可每周生成报告，分析产品描述中结构化Q&A被AI导购工具引用的次数，以及用户通过AI搜索达成的转化率；教育机构则可
问答型内容指以自然语言问答形式呈现的信息，其核心是直接对应人类常见的疑问与解答逻辑。大模型在训练时学习了海量对话数据，天然擅长理解和生成问答结构，相比传统的段落式或列表式内容，问答型内容更符合模型处理信息的“思维习惯”——模型能快速定位问题与答案的对应关系，减少语义理解的模糊性。 例如，电商平台的产品页面若加入“产品保修期多久？”“如何退换货？”等问答模块，大模型在处理用户咨询时可直接提取答案；