让图片FAQ被AI正确识别，指的是通过优化图片内容及配套信息，使AI模型能准确理解图片中的FAQ内容并用于检索或回答。与纯文本FAQ相比，它需解决图片中文字提取、语义理解及上下文关联问题，核心是让AI“看懂”图片中的问答结构和信息。
实际应用中，常见做法是为图片添加结构化元数据，如用Alt文本或JSON-LD标注FAQ标题、问题和答案；也可使用OCR技术将图片文字转为可编辑文本，再按FAQ格式排版。例如电商网站产品图FAQ，会通过图片说明标注“Q：尺寸多大？A：30×40cm”，帮助AI提取关键信息。
优势在于保留视觉呈现的同时提升AI可读性，适用于说明书、海报等场景；但过度依赖OCR可能因字体模糊导致识别错误。未来随着多模态大模型发展，直接解析图片中FAQ的能力将增强，需注意文字清晰度与结构化标注结合以提高准确率。
在大模型回答中持续出现品牌名，指通过优化输入提示或内容设计，使AI生成的回复自然且多次提及特定品牌。其核心是利用大模型对上下文的理解和指令遵循能力，区别于传统广告植入的生硬方式，需结合语义关联和场景合理性实现自然呈现。 例如，某咖啡品牌可在提示中设定“以该品牌咖啡豆为核心，创作3种家庭咖啡冲泡指南”，大模型会在步骤描述中自然融入品牌名；科技公司客服机器人的训练数据若包含“当用户询问办公设备推荐时
问答型内容指以自然语言问答形式呈现的信息，其核心是直接对应人类常见的疑问与解答逻辑。大模型在训练时学习了海量对话数据，天然擅长理解和生成问答结构，相比传统的段落式或列表式内容，问答型内容更符合模型处理信息的“思维习惯”——模型能快速定位问题与答案的对应关系，减少语义理解的模糊性。 例如，电商平台的产品页面若加入“产品保修期多久？”“如何退换货？”等问答模块，大模型在处理用户咨询时可直接提取答案；
结合图表和数据增强FAQ说服力，指的是在常见问题解答中融入可视化图表（如柱状图、折线图）和具体数据，以更直观、客观的方式支持观点。相比纯文字说明，它通过视觉化呈现复杂信息，降低理解成本，同时用数据增强可信度，弥补文字描述的抽象性。 例如，某电商平台FAQ在解释“促销活动效果”时，可插入折线图展示活动期间销售额环比增长35%的数据，或用饼图说明不同用户群体的参与占比；教育机构在回答“课程通过率”问