大模型搜索要求网站结构具备清晰的逻辑层级和语义关联性，以帮助AI准确理解内容关系。与传统SEO侧重搜索引擎爬虫不同，它更强调内容模块的主题聚合与上下文连贯性，比如通过合理的分类目录、面包屑导航和内部链接，让大模型能像人类浏览一样梳理信息脉络。
例如，电商网站可按“商品分类-属性-用户评价”构建层级，使大模型快速定位产品细节；知识平台采用“主题-子主题-相关问题”结构，便于AI整合知识点生成回答。工具方面，Schema.org结构化数据标记能明确内容类型（如文章、FAQ、产品），提升大模型解析效率。
优势在于提升内容被精准检索的概率，增强用户获取信息的效率。但过度结构化可能限制内容灵活性，且需平衡人类可读性与机器理解需求。未来可能催生更智能的自动结构化工具，推动网站设计向“人机双友好”方向发展。
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；
DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）公司开发的一系列大语言模型，涵盖通用对话、代码生成、数学推理等多个领域。它基于Transformer架构，通过大规模文本数据训练，具备理解自然语言、生成连贯文本及完成特定任务的能力，与GPT等模型相比，更侧重中文语境优化和垂直领域专业能力。 在实际应用中，DeepSeek-Coder被用于辅助程序员自动生成代码、修复漏洞，提升软件开发效率；Deep
大模型搜索的付费时代指基于大语言模型（LLM）的搜索服务通过付费模式提供增值功能或优质体验的阶段。与传统免费搜索引擎依赖广告变现不同，它可能通过订阅制、按次付费或高级功能解锁等方式盈利，核心差异在于将AI生成内容的精准性、个性化作为付费价值点。 实践中，部分平台已试水付费模式。例如Perplexity推出Pro版本，提供更快响应速度和优先使用新模型的权益；ChatGPT Plus订阅用户可访问G