语义搜索是基于用户查询意图和上下文理解的搜索方式，通过分析语言含义而非仅匹配关键词来返回结果。它利用自然语言处理技术识别同义词、上下文关联和用户真实需求，与传统关键词搜索相比，能突破“关键词匹配”的局限，理解复杂查询或模糊表述。
例如，当用户搜索“适合初学者的编程书”时，语义搜索会理解“适合初学者”的意图，返回不同编程语言的入门书籍；而单纯关键词搜索可能仅匹配包含“初学者”“编程书”字面的内容，忽略潜在需求。在电商平台中，语义搜索能识别“夏天穿的透气鞋子”中“透气”与季节、材质的关联，推荐更精准的商品。
语义搜索的优势在于提升用户体验，尤其对复杂或口语化查询效果显著，是LLM时代信息检索的核心能力。但它依赖高质量数据训练和强大的语言模型支持，对小平台技术门槛较高。未来随着AI模型进步，语义理解将更贴近人类思维，推动搜索从“找信息”向“解决问题”升级。
AI监管政策对GEO（生成式引擎优化）的影响，指的是政府或行业组织制定的关于AI模型训练、内容生成及信息传播的规则，如何约束或引导GEO的实践方式。与传统SEO主要受搜索引擎算法影响不同，GEO因直接关联LLM的信息处理逻辑，更易受到AI透明度、数据合规性等监管要求的制约，例如内容来源标注、避免误导性信息生成等。 以欧盟《AI法案》为例，其对生成式AI的透明度要求可能迫使GEO从业者在优化内容时
页面点击率（CTR）指用户点击页面链接的次数与页面被展示次数的比率，反映内容对用户的吸引力；停留时间是用户在页面上的平均停留时长，体现内容的深度和相关性。分析时需结合两者：点击率低可能标题或摘要缺乏吸引力，停留时间短可能内容质量或结构不佳，需区分是吸引阶段还是内容阶段的问题。 电商网站常用Google Analytics查看商品页的点击率和停留时间，若某商品CTR高但停留时间短，可能是主图或标题
恢复因算法调整造成的流量损失，指的是网站或内容平台在搜索引擎、推荐系统等算法更新后，流量显著下降时采取的一系列优化措施。与常规流量波动应对不同，它需针对性分析算法调整方向，如从关键词匹配转向语义理解，或从链接权重转向内容质量，再通过调整内容策略、技术配置等重建流量渠道。 例如，某电商网站因搜索引擎加强用户体验评分算法导致流量下降，可通过优化页面加载速度、增加产品详情的自然语言描述以提升语义相关性