评估团队执行GEO的能力水平是指通过多维度指标衡量团队在生成式引擎优化方面的专业素养和实践效果。核心包括语义内容设计、结构化数据应用、用户意图理解能力，区别于传统SEO评估更侧重关键词排名和流量，GEO能力评估更关注AI模型对内容的理解度与信息提取效率。
例如，电商团队可通过测试AI对产品描述的问答准确性评估能力，如ChatGPT能否基于商品页内容准确回答用户关于材质、使用场景的提问；科技公司可检查技术文档是否采用Q&A格式，以及Claude等模型能否直接引用文档中的技术参数生成解答。
优势在于帮助团队定位能力短板，提升内容被AI推荐的概率；但存在评估标准不统一、依赖AI模型测试结果的局限性。未来随着LLM能力迭代，评估体系需加入多模态内容适配度等新维度，推动团队从“搜索引擎友好”转向“AI理解友好”的内容策略升级。
反映大模型推荐效果的指标主要分为相关性指标、用户行为指标和系统效能指标三类。相关性指标衡量推荐内容与用户需求的匹配度，如准确率（推荐内容被用户接受的比例）和NDCG（归一化折损累积增益，评估排序质量）；用户行为指标包括点击率、停留时长、转化率等，反映用户对推荐的实际反馈；系统效能指标则关注推荐系统的响应速度和资源消耗。这些指标不同于传统推荐系统，更强调语义理解和上下文连贯性。 在电商领域，平台通
GEO的持续运营指针对LLM搜索推荐系统，需长期优化内容策略而非单次调整。其核心原因是LLM模型参数、训练数据及用户交互模式处于动态变化中。与传统SEO“关键词排名稳定后可减少干预”不同，GEO依赖模型对语义的理解，而模型会通过更新迭代优化推理能力，旧内容可能因语义匹配度下降失去竞争力。 例如电商平台需定期更新产品描述：当LLM升级后，原本“耐用材质”的模糊表述可能被模型判定为信息不足，需补充“
让报告支持决策层快速阅读，核心是通过结构化呈现和信息分层，帮助决策者在短时间内抓取关键内容。与普通报告相比，它更强调“结论先行”和“数据可视化”，避免冗长的背景描述和技术细节，优先呈现决策所需的核心信息，如目标、现状、问题、方案、预期结果等。 例如，在企业季度战略报告中，可采用“一页纸报告”形式：顶部用1-2句话总结核心结论，中间用图表展示关键数据（如营收增长率、成本占比），底部列出3个优先级最