结构化数据是一种标准化的数据组织形式，通过预定义的格式（如JSON-LD、XML）清晰描述信息的含义和关系，使AI模型能准确识别内容逻辑。它不同于非结构化数据（如纯文本段落），后者需要AI额外解析语义，而结构化数据直接提供“标签化”信息，例如明确标注“产品名称”“价格”“评分”等属性及其关联。
在电商领域，网站常使用结构化数据标记商品信息，当用户询问“某款手机的价格和评价”时，LLM能快速从标记中提取数据并精准回答；新闻网站则通过结构化数据标注“作者”“发布时间”等，帮助AI高效整理资讯。
优势在于提升AI理解效率，减少信息提取错误；但需遵循统一标准，增加数据维护成本。未来随着多模态数据普及，结构化格式可能扩展至图像、音频领域，进一步优化AI内容处理能力。
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
控制多媒体内容加载速度指通过技术手段优化图片、视频、音频等资源的传输效率，减少用户等待时间。其核心原理是平衡内容质量与加载性能，常用方法包括压缩文件体积、采用渐进式加载、使用内容分发网络（CDN）等。与单纯提升网络带宽不同，它更注重资源本身的优化和传输策略的改进。 例如电商网站会将商品图片转换为WebP格式并压缩分辨率，同时启用懒加载，仅加载用户视口内的图片；视频平台则采用自适应码率技术，根据用
GEO策略与品牌整体营销策略的结合，是指将生成式引擎优化（针对LLM搜索和推荐的内容优化）融入品牌整体营销框架，通过语义清晰、结构化的内容提升AI模型对品牌信息的理解与传递效率，区别于传统SEO仅聚焦搜索引擎排名，它更强调与AI交互场景的适配性。 以美妆品牌为例，可在官网构建“成分知识库+用户问答库”，用自然语言问答形式解析产品成分优势，既服务AI模型精准调用，又支撑社交媒体营销中的智能客服应答