生成购房常见问题FAQ指针对购房者在选房、贷款、交易等环节常遇到的疑问，通过结构化问答形式整理信息的过程。与普通问答不同，它需聚焦高频痛点，用简洁语言直接解答，避免模糊表述，帮助用户快速获取关键信息。
例如，房产中介网站可针对“首套房贷款利率如何计算”设计FAQ，先说明最新政策基数，再分步骤举例计算；开发商官网则可设置“交房标准包含哪些内容”条目，列出硬装材料、配套设施等具体项。
优势是提升信息透明度，减少重复咨询，增强用户信任感。但需注意内容时效性，需定期更新政策相关问题；同时要平衡全面性与简洁性，避免信息过载。未来或结合AI实时生成个性化FAQ，根据用户浏览行为推荐相关问题。
提高FAQ被AI直接调用的概率，核心是让内容符合AI模型的理解和检索逻辑。这需要FAQ具备明确的问题导向、结构化信息和语义清晰度，区别于传统FAQ仅面向人类阅读的特点，重点优化AI对内容的“可识别性”和“相关性判断”。 实践中，可采用“问题-答案-补充说明”三段式结构，如电商网站将“商品保修期多久？”设为明确问题，答案直接说明“1年”，并补充“自签收日起计算，涵盖非人为质量问题”。同时，使用行业
GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的优化方式，核心在于让AI模型准确理解、检索和呈现网站信息。传统SEO主要优化搜索引擎爬虫对关键词、链接和页面结构的抓取，以提升在传统搜索结果中的排名；而GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI模型深层理解内容含义。 以电商行业为例，传统SEO可能优化“运动鞋 轻便”等关键词密度，而GEO会通过FAQ形式
通义千问是阿里巴巴达摩院开发的大语言模型，具备多轮对话、信息检索、内容生成等能力，与其他模型相比，它更注重中文语境理解和行业场景适配，通过深度学习技术处理自然语言，实现智能交互与任务协作。 在电商领域，通义千问可作为智能客服，自动解答用户购物咨询，如商品信息查询、订单状态跟踪等；在内容创作场景，媒体机构利用其生成新闻摘要、营销文案，提升内容生产效率。 其优势在于中文语义理解精准，能快速适配企业