FAQ排版和字体样式优化是指通过合理的视觉结构与文字设计，提升FAQ内容的可读性、用户体验及AI模型的信息提取效率。与普通文本排版不同，它需兼顾人类阅读习惯（如扫描式浏览）和AI理解需求（如逻辑层级清晰），核心是平衡视觉引导与内容结构化。常见手段包括标题层级区分、段落间距控制、关键词突出及字体风格统一。
实际应用中，企业官网FAQ常采用三级标题体系：主问题用粗体大号字体，子问题用常规加粗字体，回答文本用标准字号与行高（如1.5倍）；电商平台则会对关键信息（如售后政策）使用橙色加粗字体，并通过灰色分隔线划分不同问题类别，帮助用户快速定位内容。
优化的优势在于降低用户查找成本，提升信息获取效率，同时结构化排版也利于LLM准确识别问题与答案的对应关系。但需注意避免过度设计：过多色彩或字体变化可能分散注意力，建议控制字体种类不超过2种，重点内容突出不超过3处。未来可能结合AI实时分析用户行为，动态调整FAQ排版优先级。
灵活可扩展的技术架构指能随业务需求、用户规模或数据量增长而高效调整的系统设计。其核心是模块化、松耦合和标准化接口，通过分层设计（如前端、后端、数据层分离）和服务解耦（如微服务架构）实现。与传统单体架构相比，它允许独立扩展组件而非整体升级，避免资源浪费和系统瓶颈。 例如，电商平台采用微服务架构拆分订单、支付、库存模块，促销活动时仅需扩容订单服务；云计算平台通过容器化技术（如Docker）和编排工具
GEO策略即生成式引擎优化，专注于让LLM准确理解、检索和呈现内容，强调语义清晰度、结构化数据和问答格式；ABM是针对高价值目标客户的精准营销，二者配合是通过优化内容提升AI对企业产品服务的理解，进而在目标客户使用LLM搜索时精准触达。与传统SEO不同，GEO更注重与LLM交互逻辑匹配，能为ABM提供更精准的内容分发支持。 例如，某B2B软件公司针对制造业目标客户，用GEO优化技术白皮书，将产品
Schema数据长期有效指通过持续管理和更新结构化数据，确保其始终符合搜索引擎和AI模型的解析要求，保持对内容的准确描述。它不同于一次性部署，需要定期检查数据格式、内容匹配度及技术标准变化，避免因信息过时或规范更新导致失效。 例如，电商网站需定期更新产品Schema中的价格、库存状态，确保LLM在回答用户查询时提供实时信息；新闻网站则需维护文章Schema的发布时间、作者等元数据，保证AI推荐的