多模态搜索指结合文本、图像、音频等多种数据类型进行信息检索的技术，其核心是让AI模型能跨模态理解用户需求。与传统文本搜索不同，它要求内容不仅在文字上清晰，还需适配图像描述、语音指令等多场景，FAQ策略需从单一文本问答转向多模态信息协同呈现。
例如电商平台FAQ可增加产品使用场景图及对应文字说明，帮助用户通过图像搜索快速找到操作指引；教育机构FAQ可嵌入语音片段解析复杂概念，满足语音搜索用户需求，工具如Google Multisearch已支持此类跨模态检索。
优势在于提升信息匹配效率，尤其对视觉化需求强的领域（如家居、美妆）。但挑战在于多模态内容的一致性管理及生成成本，未来可能需结合AI自动生成图文/语音FAQ，同时需注意数据隐私与内容准确性平衡，推动FAQ从被动解答向主动场景化服务升级。
未来搜索技术的发展趋势指的是搜索引擎和信息检索系统在技术架构、用户交互及内容处理等方面的演进方向。其核心特征是从传统的关键词匹配转向语义理解与生成式交互，强调AI模型对用户意图的深层洞察和自然语言响应能力。与现有搜索相比，未来技术更注重多模态内容（文本、图像、语音）的融合处理，并通过上下文感知提供个性化结果。 例如，生成式搜索引擎如Perplexity或You.com已开始整合LLM，直接生成问
将外部顾问或代理纳入GEO策略指的是借助专业第三方力量优化面向AI模型的内容与架构。外部顾问通常具备GEO专项经验，能提供独立视角和技术工具，弥补内部团队知识短板；与传统SEO外包不同，其核心在于语义工程、模型行为分析等AI适配能力。 实践中，电商平台常聘请GEO顾问优化产品描述，确保LLM准确抓取规格参数和使用场景；科技企业则通过代理机构部署结构化数据标记工具，提升技术文档在AI搜索中的检索优
Transformer架构是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型结构，2017年由Google团队提出。它通过并行计算处理序列数据，能同时关注输入序列中的不同位置关系，替代了传统RNN的顺序依赖处理方式，显著提升了自然语言处理（NLP）任务的效率和性能。与RNN/LSTM相比，Transformer无需按顺序处理数据，训练速度更快，且能更好地捕捉长距离依赖关系。 在