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，传统提示可能直接得到“93”，而CoT提示会引导模型输出：“首先计算25乘以3，25×3=75；然后将结果加上18，75+18=93，所以答案是93。”此外，在故障诊断场景中，技术支持AI可通过CoT逐步分析“设备无法启动→检查电源→电源正常→检查主板→发现电容损坏”的推理过程。
CoT的优势在于提升复杂任务的推理准确性和结果可解释性，帮助用户理解模型决策依据。但它可能增加回答长度和计算成本，且推理步骤的质量依赖提示设计。未来，结合多模态信息和领域知识的CoT变体有望进一步增强LLM在专业场景的可靠性。
利用用户行为数据优化FAQ指通过分析用户在网站或产品上的交互数据（如搜索记录、点击路径、停留时长等），识别用户真实需求和高频疑问，进而调整FAQ内容结构、问题表述和解答深度的过程。与传统基于主观经验编写FAQ不同，它以数据为依据，确保FAQ更贴合用户实际困惑，减少信息查找障碍。 例如，电商平台可通过分析用户搜索“退货流程”却跳出率高的数据，发现原FAQ中“退货条件”说明模糊，进而补充具体退款时效
外链购买指通过付费或其他不正当方式获取外部网站链接以提升自身搜索引擎排名的行为，违反搜索引擎算法规则。与自然外链不同，购买外链通常来自低质量站点，锚文本过度优化，缺乏真实推荐意图，易被算法识别为操纵排名。 例如，某电商网站购买大量论坛签名链接或目录网站批量锚文本链接，短期内排名可能上升，但一旦被百度、谷歌等发现，会面临降权或收录清除。另一个案例是企业通过“链接农场”获取数千条无关外链，导致网站信
识别关键词带来的真实转化是指通过数据分析确定哪些搜索关键词实际促使用户完成预期行为（如下单、注册）的过程。它通过追踪用户从点击关键词广告/内容到完成转化的全链路数据，区分仅带来流量但无转化的“无效关键词”和真正驱动业务目标的“有效关键词”，核心是建立关键词与转化行为的直接关联证据。 例如，电商平台可使用Google Analytics或百度统计，设置“购买完成”为转化目标，查看不同关键词带来的访