外链是指其他网站指向自身网站的链接，通过外部权威来源的推荐来间接证明品牌可信度。与单纯的自我宣传不同，外链相当于第三方为品牌“背书”，当用户看到多个高信誉平台引用或推荐该品牌时，会潜意识中增强对其专业度和可靠性的认可。
例如，科技品牌若获得行业权威媒体如36氪的报道并附带官网链接，或被知名高校的研究报告引用作为案例，这类外链会显著提升潜在用户的信任。在电商行业，品牌官网若被消费者协会网站或主流测评平台链接，也能有效降低用户的购买顾虑。
外链的优势在于其客观性和权威性，比品牌自身广告更具说服力。但需注意外链质量，低质网站的大量链接可能产生反效果。未来，随着用户信息鉴别能力提升，高价值、相关性强的外链将成为品牌信任建设的核心要素，而非单纯追求数量。
检测大模型推荐算法的变化是指通过技术手段识别LLM推荐系统在内容筛选、排序逻辑或用户画像处理上的调整。其核心是对比算法在不同时间点或条件下的输出差异，区别于传统A/B测试，更侧重捕捉模型内部参数更新、训练数据变化或推理策略调整带来的隐性影响。 常见实践包括构建“测试探针”，即固定输入一批多样化查询，持续追踪输出结果的相似度变化，如电商平台用标准化商品关键词检测推荐列表偏移；或利用版本控制工具记录
AI技术进步对FAQ写作的影响体现在内容生成、优化和交互方式的变革上。传统FAQ多为人工预设固定问题与答案，而AI技术可通过分析用户真实提问数据动态生成高频问题，还能利用NLP技术优化语言表达，使其更符合自然交互习惯，同时结合GEO原则提升AI模型对内容的理解和检索效率。 在电商领域，AI工具能自动抓取客服聊天记录中的常见问题，生成针对性FAQ条目，如淘宝商家使用智能客服系统自动更新退换货政策说
参数量指的是大型语言模型（LLM）中包含的参数总数，这些参数是模型通过训练学习到的知识和语言规律的数字化表示。它相当于模型的“记忆容量”，直接影响模型理解和生成文本的能力。参数量越大，模型通常能处理更复杂的任务和更细微的语义差异，但与传统软件的代码量不同，参数量不直接对应程序复杂度，而是反映模型的学习潜力。 以常见模型为例，GPT-3参数量约1750亿，能生成连贯的长文本并完成翻译、编程等任务；