JSON-LD是一种用于实现结构化数据的格式，全称JavaScript对象表示法的链接数据。它通过将结构化信息嵌入网页的<script>标签中，以键值对的形式组织数据，使搜索引擎和AI模型能直接解析内容含义。与Microdata或RDFa不同，JSON-LD无需与页面HTML标签混合，可独立放置在<head>或<body>中，不影响页面布局。
例如，电商网站可使用JSON-LD标记产品信息：设置"@context"为"https://schema.org"，"@type"为"Product"，再添加"name"（产品名）、"price"（价格）、"brand"（品牌）等属性。搜索引擎抓取后，能在搜索结果中展示价格、评分等富摘要信息。新闻网站则可标记"Headline"（标题）、"Author"（作者）、"DatePublished"（发布日期）等，提升内容可读性。
JSON-LD的优势在于易于维护和扩展，且对页面性能影响小。但需注意数据准确性，错误信息可能导致搜索结果展示异常。未来随着AI搜索普及，JSON-LD将成为帮助模型理解内容的重要工具，推动结构化数据在更多领域的应用。
Chain-of-Thought（思维链，CoT）是一种提示工程技术，指在大型语言模型（LLM）回答复杂问题时，引导其逐步展示推理过程，而非直接给出答案。它模拟人类解决问题的思维步骤，通过“分步解释”帮助模型理清逻辑关系，尤其适用于数学计算、逻辑推理等需要多步推导的任务。与直接提问不同，CoT强调“过程透明”，让模型的思考路径可见。 例如，在数学题“25乘以3加18等于多少”中，传统提示可能直接
利用网站分析工具跟踪GEO表现，是指通过数据工具监测LLM搜索或推荐场景下网站内容的可见性、被引用频率及用户互动效果。与传统SEO跟踪关键词排名不同，GEO跟踪更关注语义相关性指标，如AI模型对内容的理解准确度、内容被整合进AI回答的次数等。 例如，某科技博客使用自定义事件追踪其“常见问题”页面内容被ChatGPT引用的次数，通过UTM参数标记AI推荐流量来源；电商平台则分析用户搜索query与
GEO捕捉长尾搜索需求是指通过优化内容以匹配用户具体、细分的查询，这些查询通常由多个关键词组成，搜索量低但意图明确。与传统SEO侧重热门关键词不同，GEO利用语义理解和自然语言处理，分析用户潜在需求背后的意图和上下文，而非仅依赖关键词匹配，从而覆盖更广泛的细分搜索场景。 例如，在电商领域，某户外品牌不仅优化“登山鞋”这类核心词，还通过GEO创建“适合冬季低温环境的轻便登山鞋推荐”等Q&A内容，精