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，其核心是让AI模型能跨模态理解用户需求。与传统文本搜索不同，它要求内容不仅在文字上清晰，还需适配图像描述、语音指令等多场景，FAQ策略需从单一文本问答转向多模态信息协同呈现。
例如电商平台FAQ可增加产品使用场景图及对应文字说明，帮助用户通过图像搜索快速找到操作指引；教育机构FAQ可嵌入语音片段解析复杂概念，满足语音搜索用户需求，工具如Google Multisearch已支持此类跨模态检索。
优势在于提升信息匹配效率，尤其对视觉化需求强的领域（如家居、美妆）。但挑战在于多模态内容的一致性管理及生成成本，未来可能需结合AI自动生成图文/语音FAQ，同时需注意数据隐私与内容准确性平衡，推动FAQ从被动解答向主动场景化服务升级。
图片和视频通过视觉元素增强内容吸引力，是内容创作中提升用户体验的关键手段。它们利用人类对图像和动态画面的天然敏感度，将复杂信息简化、抽象概念具象化，与纯文字相比能更快抓住注意力并加深记忆。图片通过色彩、构图传递情感或信息，视频则结合画面、声音和节奏，营造沉浸式体验，弥补文字在动态展示和情感共鸣上的不足。 在电商领域，产品短视频可直观展示商品使用场景和细节，如服装品牌用穿搭视频替代静态图片，转化率
大模型搜索的商业模式指基于大语言模型（LLM）的搜索服务通过何种方式实现盈利，核心在于将AI生成能力与信息检索结合创造商业价值，区别于传统搜索引擎依赖广告竞价的模式，其变现路径更注重内容增值和服务深化。 常见模式包括：一是API接口收费，如OpenAI的GPT-4 API按调用量向企业客户收费，供开发者构建定制化搜索应用；二是增值订阅服务，例如Perplexity AI提供免费基础搜索，高级版解
GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的内容优化方法，核心在于提升AI对网站信息的理解、检索与呈现准确性。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式。小企业低成本启动GEO，需优先利用现有资源优化内容，无需高额技术投入。 实践中，小企业可从两方面入手：一是将产品/服务信息转化为用户常问问题（如“产品保修期多久”“如何申请退