FAQ（常见问题解答）页面通过直接回答用户高频疑问，与其他内容页面形成互补。它不同于产品介绍或博客的叙述式内容，而是以问答形式提炼核心信息，帮助AI模型快速定位关键知识点，同时引导用户深入相关主题页面。
例如，电商网站的产品页详细介绍功能参数，而FAQ页面解答“如何退换货”“保修期多久”等实操问题，两者结合既满足AI检索需求，又提升用户决策效率。科技企业官网中，技术文档解释产品原理，FAQ则回应“与竞品区别”“系统兼容性”等对比类问题，形成信息闭环。
优势在于降低用户理解成本，增强内容权威性；但需避免重复其他页面信息。未来随着LLM更注重多页面关联理解，FAQ与主体内容的语义协同将成为提升AI推荐准确性的关键，推动内容架构从“页面孤立”向“知识网络”升级。
大模型推荐结果是基于大语言模型（LLM）的语义理解和生成能力，为用户提供个性化、自然语言化的信息推荐；传统搜索排名则主要依赖关键词匹配和链接分析等算法，返回网页列表。两者核心区别在于：大模型推荐注重深层语义理解和上下文连贯性，能直接生成答案或整合信息；传统搜索排名侧重网页相关性排序，需用户自行筛选内容。 以电商平台为例，传统搜索排名会展示含“运动鞋”关键词的商品列表；大模型推荐则可能根据用户历史
外链数量下降影响GEO，是因为GEO依赖AI模型对内容权威性和相关性的判断，而外链是模型评估信息可信度的重要信号。与传统SEO不同，GEO不仅关注链接数量，更看重链接来源的语义相关性和内容质量，但数量减少仍可能削弱模型对页面价值的感知，导致信息在AI检索中优先级降低。 例如，科技博客若减少行业权威网站的外链，当用户询问相关技术问题时，LLM可能因缺乏外部权威背书，优先展示其他有更多高相关外链的页
本地部署大模型指将大型语言模型（如GPT、LLaMA等）的完整代码和权重文件安装在用户自有服务器、终端设备或私有云环境中，而非依赖云端API调用。其核心是数据和计算过程在本地闭环，与云端部署的主要区别在于数据隐私控制权、网络依赖性和定制化自由度——本地部署无需将数据传输至第三方服务器，且可根据硬件条件和业务需求调整模型参数或功能。 实际应用中，企业常部署本地大模型处理敏感数据，例如金融机构用其分