LLM模型：網站的內容信息要符合RAG的知識庫
RAG（檢索增強生成“Retrieval-Augmented Generation”）是現在AI搜索以及生成引擎的主要特性之一，其核心原理是檢索、增強、生成，而且已經分別有多種技術特徵的RAG功效，是網站執行GEO必須要面對的工作事項。
prompt
提示詞（prompt），其實就是用戶提問或是搜索的需求，這在GEO方面是語義詞、在SEO方面是標題詞，那麼網站的頁面就應該具有prompt的特定屬性，最簡單的方法就是用關鍵字，所以頁面的標題要有主次、核心、附小的多用途輻射影響度。
context
上下文（context），這主要就是內容信息，但是要知道這是拆分和翻譯的交互特性，也就是網站的內容信息要具有語義的拆分和字意的翻譯，用SEO思維去理解就是文章及內容要有連貫性，符合GEO場景的拼接現象，所以網站頁面的正文要具有context錨點。
RAG在很大程度就是加強SEO文章的語義化和拆解度。
我們不需要像編程行業那樣去看待和理解RAG，因為工作的方向和取向是完全不同，所以在認知層面和思考方面就要有自身歸屬的範疇，而實際上我們要做的就是掌握RAG知識庫的運作模式，然後知曉網站要如何正確做好GEO的效果。
但是事實上我們要做的就是把需要做SEO的文章加強語義化和拆解度，以便於LLM模型和MCP協議能夠準確的識別並且入庫，雖然網站可以用API接口進行主動推送，但是不太成熟且有運維成本和風險，所以還是穩健的用前端滿足RAG的標準。
結語：其實以前我給學員的教學培訓都涉及到這些相關的知識（代碼優化、標題構思、文章撰寫、語義佈局、詞彙布控），但是還需實踐練習才能提升執行的能力水平，所以有必要清楚的知道自己要做什麼，就像是你要知道路要如何才能走向成功。