生成式AI是一类能够主动创造新内容的人工智能系统，而传统AI主要专注于分析现有数据并做出预测或决策。传统AI如分类算法、推荐系统，依赖预设规则和标注数据完成特定任务，输出通常是结构化结果；生成式AI则基于大规模数据训练，通过学习模式和规律生成文本、图像、音频等全新内容，具备更强的创造性和开放性。
生成式AI的典型应用包括ChatGPT等大语言模型生成文章、代码，DALL-E根据文本描述创作图像；传统AI常见于垃圾邮件过滤、人脸识别、电商推荐系统等场景，例如银行用传统AI识别欺诈交易，依赖历史数据中的特征模式。
生成式AI的优势在于内容创新和灵活交互，但存在输出准确性难控、版权争议等问题；传统AI稳定性高、可解释性强，但泛化能力有限。未来两者可能融合发展，传统AI提供精准分析基础，生成式AI拓展创新边界，推动AI在更多复杂场景的应用。
利用社交数据发现新话题是指通过收集、分析社交媒体平台（如微博、抖音、小红书等）上的用户生成内容（UGC）、互动数据（点赞、评论、转发）和趋势指标，识别用户兴趣变化、新兴讨论点或潜在热点的过程。与传统市场调研相比，它更依赖实时数据和用户自发表达，能快速捕捉短期趋势和细分需求，而非依赖预设问卷或样本。 例如，美妆品牌可通过分析小红书笔记中的高频关键词、评论区提及的“冷门成分”或“季节妆容痛点”，发现
AI理解用户问题主要通过自然语言处理（NLP）技术，核心是将人类语言转化为机器可解析的结构化信息。它首先对问题进行分词、词性标注等基础处理，再通过语义理解模型（如Transformer架构）捕捉上下文逻辑和意图，而非简单匹配关键词。与传统搜索引擎依赖关键词不同，AI能识别同义词、多义词和复杂句式，甚至推断隐含需求。 例如，当用户问“最近天气冷，适合去哪旅游？”时，AI会先识别“天气冷”是条件，“
AI自动生成FAQ内容是指利用人工智能技术，基于输入的信息（如产品说明、服务规则等）自动创建常见问题及对应解答的过程。其核心原理是通过自然语言处理（NLP）技术分析原始文本，识别潜在用户问题，再结合知识库或预设逻辑生成准确、简洁的回答。与人工编写相比，AI生成FAQ更高效，能快速覆盖大量主题，且可通过算法优化回答的清晰度和一致性。 在实际应用中，电商平台常用AI生成产品FAQ，例如根据商品参数自