用产品规格生成专业FAQ是指从产品的技术参数、功能说明等规格信息中，提炼用户可能关心的问题并撰写清晰解答的过程。它通过分析规格中的关键数据（如尺寸、材质、性能指标等），将技术语言转化为用户易懂的问答形式，区别于泛泛而谈的FAQ，更注重与产品核心特性的精准匹配。
例如，家电企业可根据冰箱“能效等级1级，日耗电量0.5度”的规格，生成“这款冰箱的日耗电量是多少？是否节能？”的问题及对应解答；电子设备厂商则能依据手机“支持5G双模全网通”的参数，设计关于网络兼容性的FAQ条目。常见工具如ChatGPT、企业知识库系统可辅助从规格文档中自动提取疑问点。
其优势在于确保FAQ的准确性和针对性，提升用户决策效率；但需避免过度技术化表述，需平衡专业性与可读性。未来随着AI技术发展，有望实现规格文档到FAQ的全自动生成，进一步降低企业内容创作成本。
GEO（生成式引擎优化）的维护成本与传统SEO相比，核心差异在于优化目标和技术要求。GEO聚焦LLM理解与信息检索，需持续更新结构化数据、优化问答格式及语义清晰度；SEO则侧重搜索引擎算法，依赖关键词密度、外链建设等。GEO因需适配AI模型的动态理解能力，维护复杂度更高，初期内容架构设计成本也更大。 以电商行业为例，某品牌为优化GEO，需定期梳理产品信息为Q&A形式并嵌入Schema标记，同时监
找出用户最需要补充的内容，是通过分析用户行为数据、反馈信息和内容交互情况，识别现有内容未满足的需求或信息缺口的过程。它不同于传统的内容更新，更强调以用户真实需求为导向，结合数据分析工具和用户调研来精准定位缺口，而非仅依赖主观判断。 例如，电商平台可通过分析用户搜索未成交关键词、产品评价中的疑问，发现用户对“产品使用场景”“售后服务流程”等内容的需求；教育网站则可通过课程评论中的高频问题，补充“知
GEO需要本地化的问答内容。本地化问答内容指根据特定地区的语言习惯、文化背景、用户需求调整的问答形式内容，与通用内容相比，更注重区域相关性和用户意图匹配度，帮助LLM准确理解并呈现符合本地用户需求的信息。 例如，旅游行业网站为不同地区用户设计本地化问答，如面向中国用户的“北京冬季旅游必去景点有哪些？”，面向日本用户的“東京の春祭りでおすすめの場所は？”；电商平台针对不同市场设置本地化FAQ，如德