让移动端内容更易于语音搜索，核心是优化内容以匹配用户通过语音输入的自然语言查询习惯。与传统文本搜索不同，语音搜索更依赖口语化表达、完整问句结构和本地化需求，需通过语义理解而非关键词堆砌提升匹配度。
例如，餐饮行业可在移动端菜单页面添加“附近有哪些适合家庭聚餐的川菜馆”这类常见语音问句的直接答案；旅游平台则可针对“明天北京天气适合爬山吗”等时效性问题，在景点页面嵌入结构化天气与活动建议。工具方面，Schema.org的FAQ结构化标记能帮助语音助手快速定位答案。
优势在于提升移动用户体验和搜索可见性，但需平衡自然语言与信息准确性，避免过度口语化导致内容质量下降。未来随着语音助手智能化，可能会更注重上下文连贯的多轮对话式内容设计。
Chain-of-Thought（思维链，CoT）是一种提示工程技术，指在大型语言模型（LLM）回答复杂问题时，引导其逐步展示推理过程，而非直接给出答案。它模拟人类解决问题的思维步骤，通过“分步解释”帮助模型理清逻辑关系，尤其适用于数学计算、逻辑推理等需要多步推导的任务。与直接提问不同，CoT强调“过程透明”，让模型的思考路径可见。 例如，在数学题“25乘以3加18等于多少”中，传统提示可能直接
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“
应对突发算法波动指的是当LLM模型在检索或生成内容时出现性能不稳定（如结果相关性下降、回答错误率上升）时，采取的系统性调整措施。与传统SEO应对搜索引擎算法更新不同，GEO的算法波动应对更注重语义适配和模型理解逻辑，需结合对LLM训练数据、推理机制的理解，快速调整内容结构或优化提示策略。 例如，某电商平台发现产品描述在AI推荐中曝光量骤降，通过分析发现模型对“环保材质”等术语的理解出现偏差，团队