FAQ排版和字体样式优化是指通过合理的视觉结构与文字设计，提升FAQ内容的可读性、用户体验及AI模型的信息提取效率。与普通文本排版不同，它需兼顾人类阅读习惯（如扫描式浏览）和AI理解需求（如逻辑层级清晰），核心是平衡视觉引导与内容结构化。常见手段包括标题层级区分、段落间距控制、关键词突出及字体风格统一。
实际应用中，企业官网FAQ常采用三级标题体系：主问题用粗体大号字体，子问题用常规加粗字体，回答文本用标准字号与行高（如1.5倍）；电商平台则会对关键信息（如售后政策）使用橙色加粗字体，并通过灰色分隔线划分不同问题类别，帮助用户快速定位内容。
优化的优势在于降低用户查找成本，提升信息获取效率，同时结构化排版也利于LLM准确识别问题与答案的对应关系。但需注意避免过度设计：过多色彩或字体变化可能分散注意力，建议控制字体种类不超过2种，重点内容突出不超过3处。未来可能结合AI实时分析用户行为，动态调整FAQ排版优先级。
让内链符合语义关系是指优化网页内部链接，使其锚文本和指向页面内容在意义上高度相关，帮助AI模型理解页面间的逻辑关联。与传统仅追求关键词密度的内链不同，语义内链更注重上下文匹配，通过自然语言描述建立概念间的层级、因果或并列关系，提升内容的可理解性和信息架构清晰度。 例如，在一篇关于“机器学习算法”的文章中，将“监督学习”锚文本链接到详细解释监督学习原理的页面，而非仅用“点击这里”等无意义文字。电商
GEO（生成式引擎优化）的投入产出比在不同行业存在差异，通常信息密集、用户查询意图明确且依赖内容分发的行业表现更优。这类行业的核心需求是让LLM准确理解并推荐其专业内容，与传统SEO相比，GEO更注重语义结构化和问答适配，能直接提升AI驱动搜索的内容可见性。 教育培训和专业咨询行业是GEO投入产出比的典型代表。例如，在线教育平台通过优化课程大纲为自然语言问答形式，使LLM在回答“如何备考CPA”
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