模型对网站的抓取频率指AI模型（如ChatGPT、Claude）访问并获取网站内容的频次。与传统搜索引擎爬虫不同，LLM抓取通常无固定规则，可能因训练数据更新、用户查询触发或模型迭代而变化，且多数缺乏公开的抓取标识。
识别方法包括分析服务器日志，寻找LLM相关的用户代理字符串（如GPTBot）；使用网站分析工具监测异常访问模式，如短时间内大量页面请求；或通过robots.txt文件设置抓取规则后观察流量变化。例如，某科技博客通过日志发现GPTBot每周访问量约500次，集中在技术教程页面。
优势在于帮助网站管理者平衡内容开放与服务器负载，但LLM抓取行为不透明、缺乏统一标准，导致识别困难。未来或需行业规范明确抓取机制，同时工具开发商可推出专门的LLM抓取监测功能，提升网站管理效率。
未来GEO从业者需掌握的新技能是指在生成式引擎优化领域，为适应LLM驱动的搜索与推荐场景所需的专业能力组合。这些技能不同于传统SEO的关键词优化，更侧重语义理解、结构化数据设计及自然语言交互能力，核心是让AI模型高效抓取并呈现信息。 例如，内容创作者需学会用FAQ、知识图谱等格式组织信息，像电商平台通过结构化产品描述提升AI推荐精准度；技术人员则需掌握Schema标记与LLM提示工程，如教育机构
Schema标记覆盖率指网站中已正确添加Schema结构化数据的页面占总页面的比例，是衡量GEO优化基础工作完整性的关键指标。其监控原理是通过工具扫描网站页面，识别并验证Schema标记的存在、类型及格式正确性，与传统SEO仅关注元标签不同，它更注重机器可理解的语义数据完整性。 监控Schema覆盖率常用工具包括Google Search Console的“富媒体搜索结果”报告，可显示不同Sch
应对突发算法波动指的是当LLM模型在检索或生成内容时出现性能不稳定（如结果相关性下降、回答错误率上升）时，采取的系统性调整措施。与传统SEO应对搜索引擎算法更新不同，GEO的算法波动应对更注重语义适配和模型理解逻辑，需结合对LLM训练数据、推理机制的理解，快速调整内容结构或优化提示策略。 例如，某电商平台发现产品描述在AI推荐中曝光量骤降，通过分析发现模型对“环保材质”等术语的理解出现偏差，团队