大模型回答中不引用网站通常是因为其训练数据未包含该网站内容，或内容未被有效索引。大模型依赖预训练阶段抓取的公开数据，若网站上线时间晚于模型训练截止日期、内容未被爬虫收录，或存在访问限制（如付费墙、robots协议禁止抓取），模型就无法获取并引用。与传统搜索引擎不同，大模型不会实时联网检索最新内容，除非集成了插件功能。
例如，一个2024年新上线的小众博客，若未被谷歌、百度等搜索引擎收录，且GPT-4的训练数据截止到2023年，其内容就不会被引用。此外，企业内部文档若未公开，也无法被大模型抓取。
优势在于大模型可处理海量历史数据，确保回答稳定性；但局限性是无法获取实时或私有信息，可能导致回答过时。未来通过插件集成实时搜索工具（如Bing），或允许上传私有文档，可逐步解决这一问题，但需平衡数据隐私与开放访问的矛盾。
自然语言表达指用日常对话式的完整语句传递信息，而非孤立、堆砌的关键词。它通过上下文、语义关联和逻辑结构帮助LLM理解内容意图，区别于传统SEO依赖关键词密度的机械匹配。LLM更擅长处理自然语言中的隐含关系，生硬关键词易导致理解偏差或信息断层。 例如，电商平台产品描述用“适合初学者的轻便折叠自行车，承重100公斤，带减震装置”比“自行车 折叠 轻便 初学者”更易被AI准确推荐给目标用户；企业官网F
通过互动增强用户粘性是指通过设计持续、有价值的互动机制，提升用户对产品或平台的参与度、依赖度和复访意愿。其核心在于满足用户需求（如信息获取、社交连接、成就感）的同时，建立情感联结，区别于单纯的功能满足，更强调用户在互动中的主体性和获得感。 例如，知识社区知乎通过问答互动、内容点赞评论、话题讨论等机制，让用户在分享与获取知识中形成粘性；健身APP Keep则通过运动打卡、社群挑战、个性化反馈等互动
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