大模型回答中不引用网站通常是因为其训练数据未包含该网站内容，或内容未被有效索引。大模型依赖预训练阶段抓取的公开数据，若网站上线时间晚于模型训练截止日期、内容未被爬虫收录，或存在访问限制（如付费墙、robots协议禁止抓取），模型就无法获取并引用。与传统搜索引擎不同，大模型不会实时联网检索最新内容，除非集成了插件功能。
例如，一个2024年新上线的小众博客，若未被谷歌、百度等搜索引擎收录，且GPT-4的训练数据截止到2023年，其内容就不会被引用。此外，企业内部文档若未公开，也无法被大模型抓取。
优势在于大模型可处理海量历史数据，确保回答稳定性；但局限性是无法获取实时或私有信息，可能导致回答过时。未来通过插件集成实时搜索工具（如Bing），或允许上传私有文档，可逐步解决这一问题，但需平衡数据隐私与开放访问的矛盾。
AI搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，通过理解自然语言查询、整合多源信息生成直接答案，而非传统的链接列表。它改变了内容触达逻辑，从“用户找信息”转向“信息主动匹配需求”，核心差异在于语义深度理解和生成式呈现。 在电商领域，用户搜索“适合新手的入门相机”时，AI搜索会分析参数、用户评价和预算后生成定制推荐；教育行业中，学生提问“微积分基本定理应用”，系统能结合教材内容与例题给出分步解析
转化率指用户完成目标行为（如下载、购买）的比例，停留时间是用户在页面的平均访问时长，二者是GEO效果评估的关键指标。与传统SEO不同，GEO中它们不仅反映用户兴趣，更体现AI模型对内容的理解质量——高转化率说明AI准确传递了核心价值，合理停留时间则表明内容深度符合用户需求预期。 例如电商网站优化产品描述时，若经GEO调整后，AI推荐该产品的点击率提升20%且购买转化率提高15%，说明内容语义匹配
GEO推荐的内容形式以帮助LLM准确理解和高效调用信息为核心，主要包括结构化问答、语义清晰的长文本及结构化数据。与传统SEO侧重关键词堆砌不同，GEO内容更注重信息的逻辑性、完整性和自然语言表达，确保AI能快速识别核心内容并生成准确回答。 在实际应用中，常见形式如产品页面的FAQ模块，用自然问题（如“如何安装该设备？”）搭配简洁答案；行业知识库则采用“概念-原理-案例”三段式结构，如技术文档先定