GEO的内链策略是指为优化AI模型对网站内容的理解与检索，通过合理设置内部链接来构建语义关联清晰的内容网络。与传统SEO侧重提升页面权重不同，GEO内链更注重帮助LLM识别内容间的逻辑关系，比如主题层级、概念关联或因果联系，确保AI能准确抓取信息并生成连贯回答。
例如，在电商网站中，可将“无线耳机”页面链接至“降噪技术”“蓝牙协议”等解释性内容，帮助AI理解产品特性；教育平台则可通过内链将课程章节与相关知识点串联，使AI能精准定位用户所需的具体信息。
优势在于提升AI对内容的理解效率，增强信息呈现的准确性；但需避免过度链接导致语义混乱。未来可能结合AI生成的动态内链建议，根据用户提问趋势实时优化链接结构，进一步提升内容在LLM搜索中的可见性。
根据业务目标筛选关键词是指从潜在关键词中挑选出与企业核心目标（如提升销量、品牌曝光或用户转化）高度匹配的词汇。其核心是将关键词与具体业务指标绑定，例如销售目标优先选择高转化意向词，而品牌目标侧重品牌词和行业通用词，区别于传统仅考虑搜索量的粗放式筛选。 以电商平台为例，若业务目标是推新品销量，会优先筛选“XX产品 购买”“XX新品 优惠”等含明确转化意图的关键词；教育机构若目标是扩大品牌认知，则会
生成式AI是一类能够主动创造新内容的人工智能系统，而传统AI主要专注于分析现有数据并做出预测或决策。传统AI如分类算法、推荐系统，依赖预设规则和标注数据完成特定任务，输出通常是结构化结果；生成式AI则基于大规模数据训练，通过学习模式和规律生成文本、图像、音频等全新内容，具备更强的创造性和开放性。 生成式AI的典型应用包括ChatGPT等大语言模型生成文章、代码，DALL-E根据文本描述创作图像；
文心一言是百度基于ERNIE大语言模型开发的人工智能对话产品，中文名为ERNIE Bot。它通过深度学习技术理解和生成自然语言，能完成问答、创作、代码编写等任务，与ChatGPT相比更优化中文语境理解和中国文化相关内容处理。 在实际应用中，文心一言可辅助内容创作，如撰写营销文案、生成产品说明；也用于智能客服领域，帮助企业快速响应客户咨询，提升服务效率。教育、电商等行业已开始尝试将其融入业务流程。