抓取预算使用效率指搜索引擎爬虫在网站上抓取页面的频率和数量的优化能力，核心是让爬虫优先抓取高价值页面，减少对低价值或重复内容的无效抓取。与传统SEO仅关注抓取量不同，它更强调抓取质量与资源分配，通过技术手段引导爬虫聚焦核心内容。
电商网站可通过优化XML站点地图，仅提交新品页和热门商品页，排除过期促销页；新闻平台可利用robots.txt屏蔽广告页和标签聚合页，同时通过内部链接结构提升重要文章的抓取优先级。
提升抓取效率能加快新内容收录速度，改善关键词排名。但需注意过度屏蔽可能导致重要页面漏抓，且需定期分析抓取日志调整策略。未来随着AI爬虫技术发展，语义化内容和结构化数据可能成为影响抓取优先级的关键因素。
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
Prompt（提示词）是用户向AI模型输入的文本指令或问题，用于引导模型生成特定输出。它通过明确任务目标、提供背景信息或设定输出格式，帮助AI理解需求。与传统编程指令不同，提示词采用自然语言，更贴近人类沟通方式，无需复杂代码即可控制AI行为。 在实际应用中，提示词广泛用于内容创作，如让ChatGPT根据“写一篇关于环保的社交媒体短文”生成文案；也用于数据分析，例如向Claude输入“总结这份销售
AI“幻觉”指模型生成看似合理但与事实不符内容的现象。其核心成因是大语言模型基于统计规律和模式预测生成文本，而非真实世界知识的精确存储与推理。与人类说谎不同，AI无主观意图，而是因训练数据偏差、上下文理解不足或生成时过度追求流畅性导致信息失真。 例如，在学术写作辅助场景中，AI可能虚构不存在的论文引用；在客服问答中，面对超出训练范围的问题，可能编造产品功能描述。常见于ChatGPT、Claude