FAQ Schema是一种结构化数据标记，用于告诉搜索引擎网页中的常见问题（FAQ）内容及其答案。它通过标准化格式帮助AI模型和搜索引擎快速识别、理解并展示FAQ信息，与普通文本相比，能显著提升内容在搜索结果中的可读性和展示效果，比如在搜索结果中直接显示问答摘要。
在实际应用中，常见做法是在网页HTML代码中添加JSON-LD格式的FAQ Schema。例如，电商网站可在产品页面添加关于配送、退换货的FAQ标记，技术博客可标记文章相关的常见问题。常用工具包括Google的结构化数据测试工具，用于验证标记是否正确，或通过WordPress插件如Yoast SEO自动生成基础Schema代码。
添加FAQ Schema的优势在于提升内容被AI搜索工具准确检索和展示的概率，增加网页流量。但需注意内容需真实、无广告，且每个问题需对应唯一答案。未来随着AI搜索普及，Schema的标准化可能进一步细化，对内容质量和结构的要求也将更高，推动网站更注重用户意图匹配。
GEO（生成式引擎优化）的基础技术条件主要包括语义理解技术、结构化数据处理能力和自然语言生成能力。语义理解技术帮助LLM准确解析内容含义，区别于传统SEO依赖关键词匹配；结构化数据处理确保信息按逻辑组织，便于AI高效提取；自然语言生成则支持内容以对话式、问答式呈现，契合LLM交互需求。 在实践中，企业常采用Schema.org标记语言构建结构化数据，如电商网站标注产品价格、评价等信息，帮助AI快
用户搜索日志是记录用户在搜索引擎或平台中输入的查询内容、点击结果及浏览行为的数据集。利用其发现长尾机会，指通过分析非热门但具体的搜索词（长尾关键词），挖掘用户潜在需求。与传统关键词研究不同，它更关注低搜索量但高转化潜力的细分需求，通过识别用户真实搜索习惯中的独特表达，捕捉未被充分满足的市场空白。 例如，电商平台可分析用户搜索日志，发现“适合敏感肌的无香料保湿面霜”这类长尾词，进而优化商品标题或开
视频FAQ内容通过将视频信息转化为结构化问答形式提升搜索可见度。传统视频内容因非文本特性难以被AI抓取，而FAQ格式用清晰问题和简洁答案呈现核心信息，帮助LLM准确理解视频主题、关键点和价值，弥补纯视频在语义检索上的不足。 例如，教育机构将课程视频中的常见问题（如学习目标、适合人群）整理成FAQ，科技公司为产品演示视频配套功能使用问答。这些内容会被LLM在回答用户相关问题时优先引用，增加视频信息