让旅游FAQ支持语音搜索是指优化常见问题内容，使其能被语音助手准确识别、理解并生成自然回答的过程。与传统文本FAQ相比，它更注重口语化表达、短句结构和场景化提问，因为用户语音搜索时常用自然对话式语言，如“附近有哪些适合亲子游的景点”而非关键词堆砌。
例如，酒店官网FAQ可添加“从机场怎么到酒店”“早餐几点开始”等口语化问题及简洁答案，适配游客边走边问的场景；旅游APP则可结合地理位置，当用户说“推荐附近的特色餐厅”时，FAQ能联动实时数据给出精准回复。
其优势在于提升用户体验和搜索效率，尤其适合出行中不便打字的场景。但需注意方言识别、多轮对话连贯性等技术挑战，未来随着语音交互技术成熟，旅游FAQ将更注重个性化和情境化，成为智慧旅游服务的重要入口。
提前布局语音和视频搜索内容是指针对语音助手（如 Siri、小爱同学）和视频平台（如抖音、YouTube）的搜索机制，优化内容结构与呈现形式，提升被检索和推荐概率的策略。与传统文本搜索不同，语音搜索依赖口语化关键词和自然问句理解，视频搜索则侧重视觉内容识别、字幕信息及上下文相关性。其核心是让内容匹配语音交互的“即时性”和视频内容的“多模态”特性。 例如，餐饮品牌可制作“附近性价比高的火锅推荐”等口
评估大模型性能指通过多维度指标和测试方法，衡量其完成任务的能力与可靠性。核心包括基础能力（如语言理解、逻辑推理）、任务表现（如文本生成、问答准确率）和安全风险（如偏见、幻觉），区别于传统软件仅关注功能正确性，更强调复杂场景适应性与人机交互自然度。 实际应用中，科技公司常用GLUE、MMLU等标准数据集测试语言理解与知识覆盖，如GPT-4在MMLU上达人类专家水平；企业则结合业务场景定制测试，如电
GEO（生成式引擎优化）匹配用户真实意图，核心在于通过语义理解和结构化数据，帮助AI模型精准捕捉用户查询背后的深层需求，而非仅匹配关键词。与传统SEO依赖关键词密度不同，GEO强调内容的逻辑连贯性、上下文相关性及自然语言表达，让LLM能像人类一样理解用户意图的细微差别，比如区分“如何学习编程”（寻求方法）与“编程学习资源”（寻求工具）。 在电商领域，GEO优化的产品描述会结构化呈现用户关心的信息