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；而参数量较小的模型如GPT-2（15亿参数）在复杂推理和上下文理解上表现较弱。行业中，参数量常被作为模型能力的初步衡量标准，如Anthropic的Claude、Google的Gemini等均以百亿级甚至千亿级参数量为卖点。
参数量优势在于提升模型的知识覆盖和任务适应性，但也带来更高的训练成本和计算资源需求。其局限性是并非越大越好，过度增加参数量可能导致“边际效益递减”，且会加剧模型的能耗和部署难度。未来发展可能更注重参数量与模型效率、数据质量的平衡，而非单纯追求规模。
让促销活动更容易被大模型推荐，核心是优化内容的语义清晰度和结构化特征，使其符合大模型的理解和检索逻辑。与传统依赖关键词的促销不同，大模型更注重内容的上下文相关性、信息完整性和自然语言表达，需通过明确活动目的、规则和价值主张，帮助模型准确识别活动属性。 例如，电商平台在促销页面添加“常见问题”板块，用自然语言解答“活动时间”“参与条件”“优惠力度”等问题；餐饮品牌在公众号推文中，以“如何参与周三特
记录并复盘策略调整是指系统性记录策略修改的背景、内容及结果，并通过分析总结经验教训以优化后续决策的过程。与简单的结果跟踪不同，它强调完整记录调整前后的变量（如时间、目标、执行细节）和数据变化，通过对比分析明确策略有效性的原因。 例如，电商平台调整促销策略后，需记录调整时间、优惠力度、目标客群等信息，对比调整前后的转化率、客单价等数据；内容团队优化GEO策略时，可记录关键词调整、内容结构修改，并分
计算FAQ带来的实际收益是通过量化分析FAQ内容对业务目标的贡献，如降低成本、提升转化率或增强用户满意度。与传统内容收益计算不同，它需结合直接指标（如页面访问量、停留时间）和间接指标（如客服咨询减少量、用户行为转化路径），通过数据关联评估FAQ的实际价值。 例如，电商平台可对比FAQ上线前后的客服工单量，若工单减少30%，结合单工单处理成本（如50元/单），可算出每月节省成本；SaaS企业可追踪