制定清晰的GEO策略指的是为优化大语言模型（LLM）搜索和推荐效果而制定的系统性方案，核心是让AI准确理解、检索和呈现网站信息。它与传统SEO不同，传统SEO侧重搜索引擎排名算法，而GEO更关注语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，确保内容符合AI模型的理解逻辑。
以电商行业为例，某品牌通过GEO策略优化产品描述，采用“用户可能提问+详细解答”的格式，并嵌入结构化属性标签（如材质、尺寸），当用户在AI助手提问“适合户外的轻便运动鞋推荐”时，其产品信息能被精准提取并优先展示。科技资讯网站则通过GEO策略组织内容，将复杂技术概念拆解为Q&A形式，提升被AI推荐为知识来源的概率。
清晰的GEO策略能显著提升内容在AI驱动搜索中的可见性，帮助企业抓住新兴流量入口。但制定过程需平衡自然语言表达与结构化需求，避免过度优化导致内容生硬。随着LLM应用普及，GEO策略将成为数字内容竞争力的关键，未来可能与SEO深度融合，推动内容创作向“人机双友好”方向发展。
自然语言表达指用日常对话式的完整语句传递信息，而非孤立、堆砌的关键词。它通过上下文、语义关联和逻辑结构帮助LLM理解内容意图，区别于传统SEO依赖关键词密度的机械匹配。LLM更擅长处理自然语言中的隐含关系，生硬关键词易导致理解偏差或信息断层。 例如，电商平台产品描述用“适合初学者的轻便折叠自行车，承重100公斤，带减震装置”比“自行车 折叠 轻便 初学者”更易被AI准确推荐给目标用户；企业官网F
GPTs自定义应用是基于OpenAI的GPT模型框架，允许用户无需编程知识即可创建个性化AI工具。它通过提供自然语言指令、上传知识库文件或配置功能参数，让GPT模型具备特定领域能力，与通用ChatGPT相比，更聚焦于解决细分场景问题。 例如，教育工作者可制作“历史知识问答GPT”，上传教学大纲和史料文档，帮助学生精准复习；企业客服团队能搭建“产品支持GPT”，集成FAQ和故障排查指南，自动回复用
常用的大模型评测指标是衡量大语言模型（LLM）性能的量化标准，用于评估模型在语言理解、生成、推理等任务上的表现。主要分为通用能力指标（如困惑度PPL）、任务专用指标（如分类准确率、BLEU值）和安全性指标（如有害信息生成率）。与传统NLP指标相比，大模型指标更注重综合能力和真实场景适配性，而非单一任务优化。 例如，在文本生成任务中，常用BLEU（机器翻译）和ROUGE（文本摘要）评估生成内容与参