GEO的持续运营指针对LLM搜索推荐系统，需长期优化内容策略而非单次调整。其核心原因是LLM模型参数、训练数据及用户交互模式处于动态变化中。与传统SEO“关键词排名稳定后可减少干预”不同，GEO依赖模型对语义的理解，而模型会通过更新迭代优化推理能力，旧内容可能因语义匹配度下降失去竞争力。
例如电商平台需定期更新产品描述：当LLM升级后，原本“耐用材质”的模糊表述可能被模型判定为信息不足，需补充“304不锈钢材质，抗腐蚀测试500小时无损伤”等具体数据。科技资讯网站则需根据用户提问趋势调整FAQ结构，如AI领域新术语出现时，需在内容中新增术语解释以匹配模型对新兴概念的检索逻辑。
持续运营的优势在于维持内容在LLM推荐中的时效性与相关性，避免因模型迭代导致流量断崖式下降。但挑战在于需投入资源监控模型更新动态与用户交互数据，小型网站可能面临成本压力。未来随着多模态模型普及，GEO运营还需纳入图像、视频等内容的语义优化，进一步增加运营复杂度。
提升核心页面的浏览深度指通过优化内容和用户体验，引导访客在页面内或网站内查看更多内容，延长停留时间并增加交互路径。与单纯的页面停留时长不同，浏览深度更关注用户对内容的探索程度，通常通过页面跳转、滚动深度、点击链接等行为衡量，核心是提升内容吸引力和导航便捷性。 例如，电商网站可在产品详情页添加“相关推荐”“用户评价”“使用教程”等模块，引导用户从单一商品页跳转到更多相关内容；资讯平台则通过“延伸阅
结合图表和数据增强FAQ说服力，指的是在常见问题解答中融入可视化图表（如柱状图、折线图）和具体数据，以更直观、客观的方式支持观点。相比纯文字说明，它通过视觉化呈现复杂信息，降低理解成本，同时用数据增强可信度，弥补文字描述的抽象性。 例如，某电商平台FAQ在解释“促销活动效果”时，可插入折线图展示活动期间销售额环比增长35%的数据，或用饼图说明不同用户群体的参与占比；教育机构在回答“课程通过率”问
AI理解用户问题主要通过自然语言处理（NLP）技术，核心是将人类语言转化为机器可解析的结构化信息。它首先对问题进行分词、词性标注等基础处理，再通过语义理解模型（如Transformer架构）捕捉上下文逻辑和意图，而非简单匹配关键词。与传统搜索引擎依赖关键词不同，AI能识别同义词、多义词和复杂句式，甚至推断隐含需求。 例如，当用户问“最近天气冷，适合去哪旅游？”时，AI会先识别“天气冷”是条件，“