内链优化效果衡量是评估网站内部链接结构对用户体验、内容可达性及搜索引擎抓取效率影响的过程。其核心指标包括内链数量、链接分布合理性、锚文本相关性及页面权重传递效果，与外链优化不同，内链优化更关注网站内部页面间的逻辑关联和用户导航路径。
在电商网站中，常用“相关商品”内链提升交叉销售率，通过分析点击量和转化率评估效果；内容平台则通过内链引导用户阅读相关文章，以页面停留时间和浏览深度衡量优化成效，常见工具如Google Analytics的用户行为报告、SEMrush的内链分析功能。
优势在于成本低且可控性强，能有效提升长尾关键词排名和用户粘性；但过度优化可能导致关键词堆砌或链接泛滥，引发搜索引擎惩罚。未来随着AI算法对语义关联的重视，内链的主题相关性和用户意图匹配度将成为更重要的衡量标准。
开始做GEO需要先明确其核心目标：优化内容以适配大语言模型（LLM）的理解与检索机制，而非传统搜索引擎的关键词规则。这要求准备三方面基础：一是语义清晰的内容架构，确保信息层级明确、逻辑连贯；二是结构化数据支持，如使用FAQ页面、表格或JSON-LD标记；三是用户意图分析，预判LLM可能生成的相关问题。与SEO不同，GEO更注重内容的深度解释和自然语言交互适配。 实践中，企业可从两方面入手：内容层
AI关键词拓展是借助人工智能技术分析用户需求、搜索行为和内容关联性，自动生成与核心关键词相关的长尾词、同义词或语义变体的过程。它通过自然语言处理（NLP）理解关键词上下文，结合大数据挖掘用户搜索模式，相比传统手动拓展更高效且能发现隐性关联词。 在电商行业，卖家可用工具如Jasper或Semrush的AI功能，输入“儿童运动鞋”后，系统会生成“男童透气运动鞋夏季”“女童防滑运动鞋小学生”等精准长尾
GEO实施初期常见错误指在为AI搜索和推荐优化内容时，企业或创作者常犯的基础性问题。与传统SEO不同，GEO强调语义理解和结构化数据适配，初期错误多源于对LLM工作逻辑的误解，如过度堆砌关键词、忽视上下文连贯性，或未按模型偏好组织信息。 常见错误包括：一是沿用SEO思维大量重复关键词，导致内容生硬，LLM难以提取核心语义；二是缺乏结构化数据标注，如未使用FAQ schema或清晰层级标题，使AI