让图片FAQ被AI正确识别，指的是通过优化图片内容及配套信息，使AI模型能准确理解图片中的FAQ内容并用于检索或回答。与纯文本FAQ相比，它需解决图片中文字提取、语义理解及上下文关联问题，核心是让AI“看懂”图片中的问答结构和信息。
实际应用中，常见做法是为图片添加结构化元数据，如用Alt文本或JSON-LD标注FAQ标题、问题和答案；也可使用OCR技术将图片文字转为可编辑文本，再按FAQ格式排版。例如电商网站产品图FAQ，会通过图片说明标注“Q：尺寸多大？A：30×40cm”，帮助AI提取关键信息。
优势在于保留视觉呈现的同时提升AI可读性，适用于说明书、海报等场景；但过度依赖OCR可能因字体模糊导致识别错误。未来随着多模态大模型发展，直接解析图片中FAQ的能力将增强，需注意文字清晰度与结构化标注结合以提高准确率。
大模型搜索是指基于大型语言模型（LLM）的新一代搜索方式，它通过理解用户自然语言查询的深层语义，直接生成整合式答案，而非传统搜索的链接列表。与传统搜索引擎依赖关键词匹配不同，它能处理复杂问题、多轮对话和上下文理解，提供更连贯、个性化的结果。 在实践中，微软New Bing集成GPT模型后，支持用户以聊天形式提问并获取总结性回答；百度文心一言搜索则针对中文场景优化，能解析长句意图并生成结构化内容。
危机时利用GEO稳定品牌声量，指通过优化内容的语义清晰度、结构化数据和问答格式，帮助AI模型准确理解并传递品牌关键信息，从而在LLM驱动的搜索和推荐中维持正面曝光。与传统危机公关侧重媒体关系不同，GEO聚焦于AI信息处理逻辑，确保品牌声音被优先识别和正确呈现。 例如，某食品品牌遭遇质量质疑时，可在官网用FAQ形式清晰说明检测结果、改进措施，并标注结构化数据（如时间、认证机构）。当用户通过AI助手
生成购房常见问题FAQ指针对购房者在选房、贷款、交易等环节常遇到的疑问，通过结构化问答形式整理信息的过程。与普通问答不同，它需聚焦高频痛点，用简洁语言直接解答，避免模糊表述，帮助用户快速获取关键信息。 例如，房产中介网站可针对“首套房贷款利率如何计算”设计FAQ，先说明最新政策基数，再分步骤举例计算；开发商官网则可设置“交房标准包含哪些内容”条目，列出硬装材料、配套设施等具体项。 优势是提升信