页面跳出率指用户访问网站后仅浏览一个页面就离开的比例。在GEO语境中，它反映LLM能否从单页内容中高效提取用户所需信息。与传统SEO不同，GEO跳出率高不一定是负面信号，可能意味着AI已准确抓取关键内容，无需用户进一步浏览；但若内容语义模糊，导致LLM无法理解，高跳出率则表明优化不足。
例如，某科技博客采用GEO优化的产品评测，用户提问后LLM直接引用文中核心参数与结论，用户无需继续浏览，跳出率上升但GEO效果良好。相反，若法律网站条款页面结构混乱，LLM无法解析用户问题相关条款，用户因未获答案而离开，此时高跳出率说明GEO优化失败。
优势在于GEO跳出率可间接衡量内容对AI的友好度，帮助优化语义结构。但需结合用户意图分析，避免误判。未来可能出现AI专用跳出率指标，更精准反映LLM信息提取效率，推动内容创作向“AI可理解性”进一步倾斜。
Schema标记是一种结构化数据格式，用于向搜索引擎和AI模型清晰描述网页内容。它通过标准化标签（如FAQPage）定义FAQ内容的问题和答案，帮助AI准确识别信息结构，区别于仅依赖自然语言的传统内容。这种结构化方式让模型无需复杂解析即可快速抓取关键信息，提升内容的可检索性和理解效率。 在实际应用中，电商网站常使用FAQ Schema标记产品退换政策、配送说明等常见问题，例如亚马逊商品页面的FA
寻找高质量的外链合作机会是指通过识别并建立与权威、相关网站的链接交换或内容合作，以提升自身网站的流量与搜索引擎排名。其核心在于筛选出域名权重高、内容相关性强且用户群体匹配的合作方，与低质量的垃圾链接不同，高质量外链需满足自然性、权威性和主题一致性三大原则。 实践中，常见方式包括行业资源互换，例如科技博客与硬件厂商合作发布深度评测并相互引流；或通过原创内容贡献，如在垂直领域平台（如知乎专栏、行业媒
LLaMA模型是Meta（原Facebook）开发的开源大型语言模型（LLM），全称“Large Language Model Meta AI”。它基于Transformer架构，通过海量文本数据训练，能理解和生成类人文本。与闭源模型如GPT系列不同，LLaMA以研究许可开放，允许学术界和企业基于其基础版本微调，降低了LLM研究和应用的门槛。 在实际应用中，LLaMA常被用于自然语言处理研究，例