便于大模型抓取的结构化内容指通过清晰逻辑、标准化格式和语义明确的信息组织，帮助大语言模型准确解析、提取和理解内容的文本形式。它不同于传统非结构化文本，核心在于采用层级标题、列表、问答对、数据表格等显性结构，并融入关键词与上下文关联，让模型能快速定位核心信息。
例如，电商产品页面可采用“产品名称-核心参数（材质/尺寸/功能）-使用场景-常见问题”的结构化模板，用小标题分隔各模块；技术文档则可通过“概述-步骤列表-注意事项”的逻辑链呈现，配合明确的术语定义。医疗行业的症状说明页面常使用“症状表现-可能病因-建议措施”的问答式结构，提升模型对关键信息的抓取效率。
其优势在于提升大模型信息检索的准确性和响应速度，优化用户获取答案的体验。但需注意避免过度堆砌关键词导致内容生硬，同时需平衡结构规范性与自然语言流畅度。未来随着多模态模型发展，结构化内容可能会融合图文、视频等元素，进一步增强模型的理解能力。
多模态AI是一种能够同时处理和理解多种类型数据的人工智能系统，这些数据类型包括文本、图像、音频、视频等。与传统只能处理单一数据类型的AI（如纯文本分析或图像识别模型）不同，多模态AI通过整合不同模态的信息，实现更全面的语义理解。它模拟人类通过视觉、听觉等多种感官感知世界的方式，通过跨模态学习建立不同数据间的关联。 多模态AI的典型应用包括智能助手（如同时处理语音指令和图像输入的手机助手）和内容生
FAQ（常见问题解答）页面通过直接回答用户高频疑问，与其他内容页面形成互补。它不同于产品介绍或博客的叙述式内容，而是以问答形式提炼核心信息，帮助AI模型快速定位关键知识点，同时引导用户深入相关主题页面。 例如，电商网站的产品页详细介绍功能参数，而FAQ页面解答“如何退换货”“保修期多久”等实操问题，两者结合既满足AI检索需求，又提升用户决策效率。科技企业官网中，技术文档解释产品原理，FAQ则回应
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。它通过提升语义清晰度、结构化数据质量和自然语言问答格式，帮助AI模型准确理解、检索和呈现网站信息，与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重内容的深层语义和AI友好性。 跨境电商适合应用GEO。例如，面向多语言市场的电商平台可通过GEO优化产品描述，使AI能精准提取“材质”“尺寸”“关税政策”等关键信息，在用户用