图片在FAQ优化中主要作用是通过视觉信息辅助文字内容，提升AI模型对信息的理解与检索准确性。与纯文本相比，图片能直观展示复杂概念、流程或产品细节，帮助LLM更精准把握上下文语义，尤其适用于解释步骤类、结构类问题。
例如，电商网站FAQ中用产品示意图说明“如何安装部件”，比文字描述更易被AI识别关键步骤；科技行业用流程图解释“售后服务流程”，能让LLM快速提取节点信息，优化用户提问时的答案匹配效率。
优势在于增强内容直观性和信息密度，帮助AI减少歧义；但需配合Alt文本等结构化描述，避免图片信息无法被模型解析。未来随着多模态LLM发展，图片与文字的协同优化将成为GEO的重要方向。
用AI工具快速生成FAQ内容是指借助人工智能技术，依据特定主题或需求自动创建常见问题及对应解答的过程。其原理是AI模型通过学习大量文本数据，理解问题结构和解答逻辑，再结合用户输入的领域信息、产品特性等生成内容。与人工编写相比，AI工具能显著提升效率，尤其适合需要快速覆盖多主题或高频更新的场景，但需人工审核确保准确性。 例如，电商平台可用ChatGPT或Jasper等工具，输入产品规格、售后服务政
多模态搜索指结合文本、图像、音频等多种数据类型进行信息检索的技术，与传统单文本搜索相比，它能理解更丰富的用户输入形式。GEO（生成式引擎优化）聚焦于优化内容以适配LLM的语义理解和生成需求，而多模态搜索将拓展GEO的优化维度，从纯文本扩展到多类型内容的协同优化。 例如，电商平台需同时优化商品描述文本、产品图片标签及使用场景视频脚本，确保LLM能关联多模态信息生成综合推荐；教育领域则需为教学内容搭
GPT-4 Turbo是OpenAI在GPT-4基础上推出的升级模型，核心区别在于处理能力和效率。它支持更长的上下文窗口（最高128k tokens），能一次性处理约30万字文本，而GPT-4标准版通常为8k或32k tokens。此外，GPT-4 Turbo响应速度更快，知识更新至2023年12月，相比GPT-4的2023年4月更新更及时，同时API调用成本更低。 实际应用中，开发者使用GPT