在大模型搜索时代，用户提问更倾向于自然语言化、场景化和深度需求表达，不再局限于关键词堆砌。传统搜索中用户常输入简短关键词（如“天气北京”），而大模型搜索用户更习惯用完整句子或问题描述意图（如“明天北京适合穿羽绒服吗？”），且提问常隐含上下文（如“推荐适合初学者的编程书，我之前学过Python基础”），注重获取综合、结构化的答案而非链接列表。
例如，教育领域学生可能提问“用通俗语言解释相对论，并举例说明其在GPS中的应用”，而非简单搜索“相对论定义”；职场人士会问“如何高效准备产品经理岗位面试，包括简历优化和案例分析技巧”，替代零散的“产品经理面试题”搜索。大模型能理解这类复杂提问并生成定制化回答。
优势在于提升信息获取效率，减少用户筛选信息的负担；但过度依赖可能降低信息甄别能力。未来用户提问或更具探索性，如“分析AI对医疗行业的影响，从伦理和技术两方面展开”，推动大模型向多模态、跨领域深度理解进化，同时也对内容真实性和信息透明度提出更高要求。
好的Prompt是指能清晰引导AI模型生成符合预期结果的指令，核心在于明确任务目标、提供必要背景和设定输出规范。它与普通提问的区别在于结构更严谨，需避免模糊表述，通过拆解需求让AI准确理解意图，比如区分“写一篇文章”和“写一篇300字关于环保的科普文章，分3段，用案例说明”。 实际应用中，客服行业常用结构化Prompt提升效率，例如“用户投诉订单延迟，用安抚语气回应，包含道歉、原因说明（物流延误
数据优化页面结构是指通过分析用户行为数据、内容交互数据等，调整页面的布局、元素顺序和信息层级，以提升用户体验和内容可发现性的过程。与传统基于经验的结构设计不同，它以数据为依据，精准识别用户关注焦点和浏览路径，例如通过热力图发现用户常忽略的区域，或通过跳出率数据判断关键内容是否前置。 例如，电商网站可通过分析“加入购物车”按钮的点击数据，将其从页面底部移至商品描述旁；新闻平台则依据用户停留时长数据
AI关键词拓展是借助人工智能技术分析用户需求、搜索行为和内容关联性，自动生成与核心关键词相关的长尾词、同义词或语义变体的过程。它通过自然语言处理（NLP）理解关键词上下文，结合大数据挖掘用户搜索模式，相比传统手动拓展更高效且能发现隐性关联词。 在电商行业，卖家可用工具如Jasper或Semrush的AI功能，输入“儿童运动鞋”后，系统会生成“男童透气运动鞋夏季”“女童防滑运动鞋小学生”等精准长尾