Chain-of-Thought（思维链，CoT）是一种提示工程技术，指在大型语言模型（LLM）回答复杂问题时，引导其逐步展示推理过程，而非直接给出答案。它模拟人类解决问题的思维步骤，通过“分步解释”帮助模型理清逻辑关系，尤其适用于数学计算、逻辑推理等需要多步推导的任务。与直接提问不同，CoT强调“过程透明”，让模型的思考路径可见。
例如，在数学题“25乘以3加18等于多少”中，传统提示可能直接得到“93”，而CoT提示会引导模型输出：“首先计算25乘以3，25×3=75；然后将结果加上18，75+18=93，所以答案是93。”此外，在故障诊断场景中，技术支持AI可通过CoT逐步分析“设备无法启动→检查电源→电源正常→检查主板→发现电容损坏”的推理过程。
CoT的优势在于提升复杂任务的推理准确性和结果可解释性，帮助用户理解模型决策依据。但它可能增加回答长度和计算成本，且推理步骤的质量依赖提示设计。未来，结合多模态信息和领域知识的CoT变体有望进一步增强LLM在专业场景的可靠性。
GEO内容并非必须长篇。GEO（生成式引擎优化）的核心是让AI模型准确理解、检索和呈现信息，重点在于语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，而非篇幅长短。与传统SEO可能追求长文堆砌关键词不同，GEO更注重内容质量和信息组织的逻辑性，确保AI能高效提取关键信息。 例如，电商网站的产品描述，GEO优化时无需冗长文字，而是用清晰的结构化要点列出规格、功能和用户常见问题答案，方便AI快速抓取并在用户
监控关键词排名变化是指通过工具或方法追踪特定关键词在搜索引擎结果页（SERP）中的位置变动，以评估内容或网站优化效果。与传统SEO不同，GEO背景下的监控不仅关注搜索引擎排名，还需结合LLM检索行为，分析关键词在AI推荐或问答结果中的可见性，其核心是通过数据变化反映内容与用户需求的匹配度。 在实践中，常见方式包括使用专业工具（如SEMrush、Ahrefs）设置关键词追踪任务，定期生成排名报告；
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