函数调用是指大语言模型（LLM）在处理用户请求时，主动调用外部工具或API来获取信息、执行操作的能力。与模型仅依赖内部训练数据生成回答不同，函数调用使LLM能连接外部系统，将复杂任务拆解为可执行步骤，通过调用工具获取实时数据或完成特定功能后，再整理结果生成最终回答。
例如，用户询问“北京明天天气如何”，LLM可调用天气API获取实时气象数据；在金融领域，模型能调用股票接口查询实时股价并计算涨跌幅。常见应用场景还包括数据分析工具调用（如用Python处理Excel）、预订系统对接等，工具如OpenAI的Function Calling API、LangChain框架均支持此功能。
优势在于突破模型知识时效性限制，增强任务执行能力；但依赖外部工具稳定性，且需严格定义函数参数避免错误调用。未来可能向多工具协同调用、自动优化调用逻辑发展，推动LLM从信息生成向实际任务处理拓展，但需注意数据安全与接口权限管理。
衡量GEO带来的预订转化是评估优化措施对用户预订行为实际影响的过程。它通过追踪用户从接触GEO内容到完成预订的全链路数据，分析语义优化、结构化信息等GEO策略如何提升转化效率。与传统SEO转化衡量侧重关键词排名不同，GEO转化更关注AI模型理解内容后推荐给目标用户的精准度及后续行为转化。 例如，旅游平台优化酒店描述为Q&A格式（如“酒店是否含早餐？”“停车是否免费？”），可通过分析AI搜索推荐流
内容集群策略是一种围绕核心主题组织内容的方法，通过建立一个权威的“支柱内容”（详细阐述核心主题）和多个“集群内容”（深入探讨子主题），并通过内部链接将它们互联，形成结构化的内容网络。与传统零散内容创作不同，它强调主题的系统性和关联性，帮助AI模型快速识别内容层级和语义关系，提升信息检索的准确性和全面性。 例如，某健康网站以“糖尿病管理”为支柱内容，再创建“糖尿病饮食”“运动建议”“血糖监测”等集
GEO（生成式引擎优化）的维护成本与传统SEO相比，核心差异在于优化目标和技术要求。GEO聚焦LLM理解与信息检索，需持续更新结构化数据、优化问答格式及语义清晰度；SEO则侧重搜索引擎算法，依赖关键词密度、外链建设等。GEO因需适配AI模型的动态理解能力，维护复杂度更高，初期内容架构设计成本也更大。 以电商行业为例，某品牌为优化GEO，需定期梳理产品信息为Q&A形式并嵌入Schema标记，同时监