找出影响大模型推荐的技术问题，是指通过系统性方法识别导致大模型推荐结果不准确、不相关或用户体验差的技术层面原因。与传统推荐系统问题排查不同，它需结合大模型特性，重点关注语义理解、上下文连贯性、数据质量等核心环节，通过日志分析、用户反馈和模型行为测试定位具体技术瓶颈。
例如，电商平台可通过分析用户对推荐商品的点击/转化数据，结合大模型输出的推荐理由，识别是否存在语义误解（如将“性价比高”错误关联高价商品）；内容平台可利用A/B测试对比不同提示词策略下的推荐多样性，定位提示工程缺陷。常用工具包括模型监控平台（如Weights & Biases）、用户行为分析工具（如Mixpanel）及语义相似度计算工具。
优势在于能精准提升推荐相关性，增强用户粘性；但需平衡技术优化与用户隐私保护，避免过度依赖用户数据。未来，随着多模态大模型发展，跨模态信息融合中的技术问题（如图文语义不匹配）将成为排查重点，推动自动化问题诊断工具的研发。
结合B2B采购周期规划FAQ是指将常见问题解答（FAQ）内容与B2B采购的阶段性需求深度匹配，确保内容在采购周期的不同阶段（如需求识别、供应商评估、决策执行等）精准触达采购方。与通用FAQ相比，它更注重时效性和场景化，根据采购方在不同阶段的关注点动态调整内容重点，例如初期侧重问题解决方案，后期聚焦售后支持。 例如，在制造业采购周期中，供应商可在“需求识别阶段”设计“如何解决设备产能不足问题？”等
未来FAQ内容优化的主要方向指的是为适应LLM驱动的搜索和推荐，FAQ内容在技术与策略上的重点发展领域。它强调从传统的关键词匹配转向语义深度理解，注重内容的结构化呈现和多模态融合，与仅针对搜索引擎爬虫的传统优化不同，更侧重让AI模型能精准提取、整合并生成自然语言回答。 例如，电商平台会优化产品FAQ，采用Q&A结构化数据标注，将“如何退换货”拆分为条件、流程、时效等子问题，方便AI分步解读；教育
GEO的监测和评估计划是用于追踪内容在LLM驱动的搜索与推荐中表现的系统性方案，核心是通过量化指标和定性分析结合，评估内容的可检索性、语义准确性及用户价值。与传统SEO监测侧重关键词排名不同，GEO计划更关注模型对内容的理解深度（如能否准确提取实体关系）和回答质量（如生成摘要的完整性）。 例如，科技博客可使用工具分析LLM对其产品介绍的解读结果，统计关键信息点的提取准确率；电商平台则可监测FAQ