多模态搜索指结合文本、图像、音频等多种信息形式的搜索方式，FAQ内容适应多模态搜索需在传统文本问答基础上，融入多模态元素并优化语义关联。与纯文本FAQ不同，它要求内容能被AI模型从不同模态数据中准确识别和整合，通过结构化描述建立文本与其他模态信息的逻辑联系，让用户无论用文字还是图像提问，都能获得匹配答案。
例如电商平台产品FAQ，除文字解答“如何安装”，可添加步骤分解图并配上文字说明，或嵌入短视频链接；教育领域FAQ中，对“勾股定理证明”等问题，可附上几何图形及公式推导文本，帮助AI同时理解视觉和文字信息。
优势在于提升信息获取效率，满足用户多样化搜索习惯；但需平衡内容制作成本，避免模态冗余。未来可能结合AI自动生成多模态内容，需注意版权和信息准确性，推动FAQ从单一文本向跨模态智能交互升级。
评估GEO策略的可执行性是指分析某一GEO优化方案在现有资源、技术条件和目标场景下能否有效落地并达成预期效果的过程。它不同于传统SEO评估，更侧重于内容与LLM理解逻辑的匹配度、结构化数据的完整性，以及自然语言交互场景的适配性。核心是判断策略是否符合AI模型的语义解析习惯，同时兼顾实施成本与技术可行性。 例如，电商平台评估GEO策略时，会检查产品描述是否采用Q&A格式呈现关键信息（如“这款手机续
GEO对外链建设的核心要求是提升内容在AI模型中的语义理解度和知识关联度，而非单纯依赖链接数量或域名权重。与SEO注重搜索引擎爬虫识别的“投票机制”不同，GEO更关注链接内容的主题相关性、信息完整性及逻辑连贯性，强调通过外链传递上下文语境，帮助LLM准确判断内容价值。 例如，科技博客在引用行业报告时，GEO要求外链不仅指向报告原文，还需在锚文本或周围文字中简要说明报告核心观点与当前文章的逻辑关系
数据分析中的合规指遵循数据保护法规（如GDPR、个人信息保护法），确保数据收集、存储和使用合法；透明则是向数据主体清晰说明数据用途及处理方式。两者区别于单纯技术优化，更侧重法律与伦理框架下的数据治理，通过明确权责边界降低风险。 例如医疗行业在分析患者数据时，需匿名化处理并获得知情同意，如医院使用脱敏电子病历进行疾病研究；电商平台则需公示用户数据用于个性化推荐的逻辑，允许用户随时关闭相关功能。