找出最具商业价值的FAQ内容，是指通过分析用户需求、业务目标和竞争环境，筛选出能解决核心问题、提升用户转化或降低服务成本的问答主题。其核心在于识别“高价值问题”——即用户高频提问、与业务痛点强相关、或能引导用户决策的问题，区别于泛泛的常识性问答。
例如，电商行业可通过客服聊天记录、商品评价关键词（如“退换货政策”“保修期限”）挖掘用户疑虑；SaaS企业则可结合产品功能使用数据，优先解答“如何开通API接口”“团队版定价差异”等影响付费的问题。
优势在于直接提升用户体验和转化率，减少重复咨询成本；但需避免主观判断，应基于真实数据（如搜索量、咨询频率）动态更新。未来结合AI分析用户行为，可更精准预测高价值FAQ需求，实现内容优化自动化。
模型训练是指通过大量数据让AI模型学习规律、调整参数以具备特定能力的过程，类似人类通过学习掌握技能；推理则是训练好的模型利用学到的知识处理新数据、生成结果的过程，如同人运用所学解决问题。两者是AI开发的核心环节，训练是“学习阶段”，推理是“应用阶段”。 例如，ChatGPT在训练时会学习海量文本中的语言模式和知识，调整神经网络参数；用户提问时，模型通过推理快速生成回答。在图像识别领域，模型先训练
GEO（生成式引擎优化）与现有SEO策略结合，指的是在保留传统搜索引擎优化核心方法的同时，融入针对AI模型理解需求的优化手段。传统SEO侧重关键词排名和搜索引擎算法规则，而GEO强调语义清晰度、结构化数据和自然问答格式，两者结合可兼顾传统搜索引擎与AI驱动搜索的双重场景，形成互补而非替代关系。 实际应用中，企业可在现有SEO内容基础上增加FAQ模块，用自然语言直接解答用户问题，帮助AI模型快速提
GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方式，通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和问答格式适配性，帮助AI模型准确理解并优先呈现网站信息，区别于传统SEO主要依赖关键词排名。 目前公开的GEO成功案例较少，因该领域尚处于发展初期。但部分技术文档网站（如开发者教程平台）通过结构化FAQ、清晰概念定义和自然语言解释，被LLM在回答技术问题时频繁引用，间接带来