通义千问是阿里巴巴达摩院开发的大语言模型，具备多轮对话、信息检索、内容生成等能力。它基于深度学习技术，通过海量文本数据训练，能理解自然语言并生成类人化回答，与传统搜索引擎不同，它更擅长处理复杂问题和上下文连贯的交互。
通义千问在电商、客服等领域应用广泛。例如，淘宝商家可用它自动生成商品描述，提升运营效率；企业客服系统接入后，能快速解答用户常见问题，减少人工成本。
其优势在于本土化服务能力强，对中文语境理解精准。但仍存在知识更新滞后等局限。未来随着技术迭代，有望在更多行业落地，推动智能化服务升级。
GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的优化方式。它通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和自然问答格式适配性，帮助AI模型准确理解、检索并呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重内容与AI交互逻辑的匹配，减少信息传递损耗。 在电商行业，品牌通过GEO优化产品描述，将技术参数转化为自然语言问答（如“这款冰箱的能效等级是多少？”），使AI在回答用
在不同城市运营餐饮GEO是指针对各地市场特点，优化餐饮品牌信息以适配AI搜索和推荐系统的策略。其核心是结合城市消费偏好、饮食文化和用户搜索习惯，通过结构化数据（如菜品标签、营业时间）和自然语言问答（如“北京分店有哪些辣菜”）提升AI对品牌信息的理解准确性，区别于传统统一化的SEO内容，更强调地域化语义适配。 例如，在成都运营的火锅店可在官网设置“成都分店特色牛油锅底辣度选择”问答模块，并标注“本
内容结构便于内链建设是指通过合理组织网站内容层级、逻辑关系和关键词布局，使内链（同一网站内部页面间的链接）自然嵌入且易于管理的策略。其核心是建立清晰的内容架构，如主题集群模式（核心主题+子主题），让相关页面通过语义关联形成网络，区别于随意添加内链的做法，强调内链的相关性和用户价值。 例如，电商网站可围绕“智能手机”核心主题，创建“选购指南”“品牌对比”“维修技巧”等子页面，在指南中链接到具体品牌