Schema标记是一种结构化数据格式，用于向搜索引擎和AI模型清晰描述网页内容。它通过标准化标签（如FAQPage）定义FAQ内容的问题和答案，帮助AI准确识别信息结构，区别于仅依赖自然语言的传统内容。这种结构化方式让模型无需复杂解析即可快速抓取关键信息，提升内容的可检索性和理解效率。
在实际应用中，电商网站常使用FAQ Schema标记产品退换政策、配送说明等常见问题，例如亚马逊商品页面的FAQ板块。此外，服务型网站如银行官网，通过标记账户开通流程、费用说明等问答，使AI助手能直接调取准确答案回应用户查询。
Schema标记的优势在于显著提高FAQ内容在AI驱动搜索中的可见性和准确性，减少信息误解。但需注意内容需与标记严格匹配，否则可能被搜索引擎降权。未来随着LLM搜索普及，Schema可能成为内容优化的基础要求，推动网站采用更规范的结构化数据策略。
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
大模型搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，它通过理解用户自然语言查询的深层意图，整合多源信息并生成结构化回答，而非传统搜索引擎的链接罗列。与传统搜索相比，其核心差异在于语义理解能力更强，能直接提供决策支持，减少用户筛选信息的步骤。 在购物场景中，用户可直接提问“2000元预算适合学生的轻薄笔记本推荐”，大模型搜索会综合性能、价格、用户评价等因素生成对比列表；美妆行业中，AI能根据肤质、
通过互动增强用户粘性是指通过设计持续、有价值的互动机制，提升用户对产品或平台的参与度、依赖度和复访意愿。其核心在于满足用户需求（如信息获取、社交连接、成就感）的同时，建立情感联结，区别于单纯的功能满足，更强调用户在互动中的主体性和获得感。 例如，知识社区知乎通过问答互动、内容点赞评论、话题讨论等机制，让用户在分享与获取知识中形成粘性；健身APP Keep则通过运动打卡、社群挑战、个性化反馈等互动