更新节假日和旺季的特别内容是指根据特定时间节点（如春节、双11）调整网站或平台内容，以满足用户即时需求并提升AI模型检索效率的过程。与常规内容更新相比，它更强调时效性、场景相关性和语义适配，需结合节日主题或旺季特点优化关键词、问答结构及结构化数据，确保LLM能快速识别并推荐。
例如，电商平台在春节前更新“年货选购指南”，采用“春节送父母礼物推荐”等自然语言问题格式，并嵌入节日相关结构化标签（如“#春节促销#”“#礼品分类#”）；旅游网站在国庆旺季推出“国庆冷门景点推荐”专题，通过FAQ形式解答“国庆出游需要准备哪些证件”等高频问题，提升AI推荐优先级。
优势在于能抓住短期流量高峰，增强用户粘性；但需平衡时效性与内容质量，避免过度营销化导致LLM误判。未来可能结合实时数据生成动态内容，如根据节日搜索趋势自动调整问答模块，同时需注意避免“标题党”等可能降低AI信任度的行为。
监控关键词排名变化是指通过工具或方法追踪特定关键词在搜索引擎结果页（SERP）中的位置变动，以评估内容或网站优化效果。与传统SEO不同，GEO背景下的监控不仅关注搜索引擎排名，还需结合LLM检索行为，分析关键词在AI推荐或问答结果中的可见性，其核心是通过数据变化反映内容与用户需求的匹配度。 在实践中，常见方式包括使用专业工具（如SEMrush、Ahrefs）设置关键词追踪任务，定期生成排名报告；
根据患者常见问题规划FAQ是指通过收集、分析患者在就医过程中高频提出的疑问，系统性地设计问答内容，以帮助患者快速获取关键信息的内容组织方法。其核心是从患者视角出发，聚焦诊疗流程、病情理解、注意事项等核心关切，与传统通用FAQ相比，更强调针对性和实用性，需用通俗易懂的语言消除专业壁垒，让不同知识背景的患者都能轻松理解。 在医疗场景中应用广泛，例如医院官网的“挂号指南”FAQ会解答“如何线上预约专家
找出影响大模型推荐的技术问题，是指通过系统性方法识别导致大模型推荐结果不准确、不相关或用户体验差的技术层面原因。与传统推荐系统问题排查不同，它需结合大模型特性，重点关注语义理解、上下文连贯性、数据质量等核心环节，通过日志分析、用户反馈和模型行为测试定位具体技术瓶颈。 例如，电商平台可通过分析用户对推荐商品的点击/转化数据，结合大模型输出的推荐理由，识别是否存在语义误解（如将“性价比高”错误关联高