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FAQ用“如何申请产品退款？需提供哪些材料？”的完整问答，比“退款 申请 材料”更可能被LLM直接作为答案呈现。
优势在于提升LLM信息抓取准确率和用户体验，增强内容权威性。但需平衡简洁性与详尽度，避免冗余。未来随着LLM多模态能力发展，自然语言与结构化数据结合将成GEO主流，推动内容创作更注重“人-AI双友好”。
识别并删除被遗忘的旧页面是指找出网站中长时间未更新、无流量或内容过时的页面，并通过技术手段移除或归档的过程。与常规页面优化不同，其核心是清理无效资源，提升网站整体质量和用户体验。通常通过分析页面访问数据、内容时效性及外部链接情况来判断页面是否“被遗忘”。 实践中，常用工具如Google Search Console、百度资源平台的“抓取统计”和“页面体验”功能，筛选出半年以上无访问、无索引或跳出
不同国家的大模型搜索差异指因技术生态、语言特性、数据政策及用户需求不同，各国大语言模型（LLM）在搜索功能上呈现的差异。其核心区别体现在语言处理能力（如中文分词与英文语法解析）、数据覆盖范围（本地信息优先程度）、合规要求（如内容过滤规则）及文化适配性（如俚语理解）等方面，不同于全球化模型的统一设计。 例如，中国的文心一言、讯飞星火等模型更擅长处理中文语义理解和本地服务搜索，能精准识别“双11”“
FAQ提升潜在客户转化是指通过优化常见问题解答内容，引导访客从信息获取阶段转向咨询、注册或购买等转化行为。其核心是将传统FAQ的“答疑”功能升级为“需求挖掘+价值传递”工具，区别于仅罗列问题的静态内容，需结合用户痛点设计问题、用场景化语言增强共鸣，并嵌入转化引导。 例如，电商网站可在“退换货政策”FAQ中，先解答“退换货流程”，再补充“质量问题可享免费顺丰上门取件”，突出服务优势；SaaS企业在