大模型搜索要求网站结构具备清晰的逻辑层级和语义关联性，以帮助AI准确理解内容关系。与传统SEO侧重搜索引擎爬虫不同，它更强调内容模块的主题聚合与上下文连贯性，比如通过合理的分类目录、面包屑导航和内部链接，让大模型能像人类浏览一样梳理信息脉络。
例如，电商网站可按“商品分类-属性-用户评价”构建层级，使大模型快速定位产品细节；知识平台采用“主题-子主题-相关问题”结构，便于AI整合知识点生成回答。工具方面，Schema.org结构化数据标记能明确内容类型（如文章、FAQ、产品），提升大模型解析效率。
优势在于提升内容被精准检索的概率，增强用户获取信息的效率。但过度结构化可能限制内容灵活性，且需平衡人类可读性与机器理解需求。未来可能催生更智能的自动结构化工具，推动网站设计向“人机双友好”方向发展。
适合GEO的本地商家通常是服务类型明确、用户决策依赖详细信息且搜索意图强烈的行业。GEO通过优化内容的语义清晰度和问答结构，帮助LLM准确理解商家信息并推荐给用户，区别于传统SEO侧重关键词排名，更注重AI对服务细节、用户需求的匹配能力。 餐饮、医疗健康和本地服务类商家尤为适合。例如，餐厅可通过GEO优化菜品特色、预订方式等问答内容，当用户询问“附近适合家庭聚餐的川菜馆”时，LLM能精准推荐；牙
FAQ数据与产品数据结合分析是将用户常见问题（FAQ）中的需求、痛点信息与产品功能、性能、使用数据等整合，通过关联分析挖掘用户需求与产品表现的关系。其核心是打破数据孤岛，让定性的用户反馈（如FAQ中的疑问）与定量的产品指标（如功能使用率、故障频率）相互印证，不同于单一分析用户反馈或产品数据，能更全面揭示“用户问什么”与“产品实际情况”的关联。 例如，电商平台可将FAQ中“退货流程复杂”的高频问题
黑帽SEO攻击指通过违反搜索引擎规则的手段（如隐藏文本、关键词堆砌、垃圾外链等）快速提升网站排名的恶意行为。与白帽SEO注重内容质量和用户体验不同，黑帽SEO以短期利益为目标，会导致网站被降权或封禁。及时发现需监控网站流量异常、关键词排名波动及外链质量变化，处理则需清理违规内容、拒绝垃圾外链并提交申诉。 电商行业常遭遇黑帽攻击，例如竞争对手通过大量低质外链指向目标网站，导致其被搜索引擎惩罚。常用