大模型搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，它通过理解用户自然语言查询的深层意图，整合多源信息并生成结构化回答，而非传统搜索引擎的链接罗列。与传统搜索相比，其核心差异在于语义理解能力更强，能直接提供决策支持，减少用户筛选信息的步骤。
在购物场景中，用户可直接提问“2000元预算适合学生的轻薄笔记本推荐”，大模型搜索会综合性能、价格、用户评价等因素生成对比列表；美妆行业中，AI能根据肤质、预算和需求推荐护肤品组合，并解释成分适配逻辑，常见于电商平台的智能导购功能。
优势在于提升购物决策效率，尤其对信息复杂度高的品类（如数码、家电）；但依赖训练数据客观性，可能存在推荐同质化风险。未来或结合实时用户反馈动态优化，推动“搜索即服务”模式在电商领域的普及。
GPT-4 Turbo是OpenAI在GPT-4基础上推出的升级模型，核心区别在于处理能力和效率。它支持更长的上下文窗口（最高128k tokens），能一次性处理约30万字文本，而GPT-4标准版通常为8k或32k tokens。此外，GPT-4 Turbo响应速度更快，知识更新至2023年12月，相比GPT-4的2023年4月更新更及时，同时API调用成本更低。 实际应用中，开发者使用GPT
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
提升内容的可读性和逻辑性是指通过优化结构、语言和表达方式，让信息更易被理解和吸收的过程。可读性关注内容的流畅性和易懂性，如用词简洁、句子长短适中；逻辑性则强调信息组织的合理性，如观点明确、论证连贯、层次清晰。两者相辅相成，区别于单纯的内容长度或华丽辞藻，核心是降低读者的理解成本。 实际应用中，常见方法包括使用“总-分-总”结构框架，如文章开头点明主旨，中间分点阐述，结尾总结；或采用标题层级（H1