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。
GEO策略中的搜索意图指用户通过LLM进行查询时的根本需求和目标，主要分为信息型、任务型和探索型三类。与传统SEO不同，GEO更关注语义层面的深层意图理解，而非关键词匹配。信息型意图是获取事实或解释，任务型意图是完成特定操作（如生成文案），探索型意图是发现新信息或灵感。 例如，电商行业可针对任务型意图优化产品描述，让LLM能准确提取价格、规格等信息；教育领域可围绕信息型意图设计课程FAQ，帮助A
在大规模改版时保护现有排名，指的是在对网站结构、内容或技术架构进行重大调整过程中，通过策略性措施维持或减少搜索引擎排名波动的做法。其核心是平衡改版需求与搜索引擎优化（SEO）的连续性，区别于常规小更新，需更注重新旧页面的关联、权重传递及用户体验一致性。 实践中，常见做法包括实施301重定向确保旧URL权重转移至新页面，如电商平台改版时将旧商品页定向到新分类下的对应页面；同时，利用XML网站地图提
利用外链提升大模型信任度指通过引用权威、可信的外部来源链接，增强大模型生成内容真实性和可靠性的策略。其核心逻辑是大模型在训练或实时调用中，若能关联高质量外链（如学术论文、官方报告、权威媒体），可向用户传递“信息有据可查”的信号，区别于无来源的生成内容。这类似传统写作中引用参考文献，让结论更具说服力。 例如，科技企业在产品说明文档中嵌入行业标准链接，当大模型生成相关技术解释时，同步提供该标准外链；