节日和购物季FAQ优化是指根据特定节日（如春节、双11）或购物旺季的用户需求，调整常见问题内容以提升信息获取效率的策略。与常规FAQ相比，它更注重时效性，聚焦节日期间高频问题，如促销规则、物流时效、退换政策等，通过预判用户疑问减少咨询量。
例如，电商平台在双11期间会在FAQ中增设“跨店满减使用规则”“预售商品退款流程”等专题；餐饮品牌在春节前则会突出“春节营业时间”“年夜饭预订须知”等内容。部分企业还会结合AI客服，将节日FAQ嵌入智能问答系统，加速响应。
优势在于能快速解决用户痛点，提升购物体验和转化率；但需注意内容更新及时性，避免过时信息误导用户。未来或结合用户行为数据，通过LLM动态生成个性化节日FAQ，进一步降低用户决策成本。
避免高峰期访问造成宕机是指通过技术手段和策略，确保系统在用户访问量激增时仍能稳定运行的过程。其核心是提前预测流量高峰并优化资源分配，与传统被动扩容不同，它更强调主动预防和动态调整，主要通过负载均衡、弹性扩容、流量控制等机制实现，确保服务器资源不被瞬时高负载耗尽。 实际应用中，电商平台常在大促活动前采用云服务的弹性计算功能，根据实时流量自动增加服务器实例；在线教育平台则通过限流策略，对非核心功能（
Prompt（提示词）是用户向AI模型输入的文本指令或问题，用于引导模型生成特定输出。它通过明确任务目标、提供背景信息或设定输出格式，帮助AI理解需求。与传统编程指令不同，提示词采用自然语言，更贴近人类沟通方式，无需复杂代码即可控制AI行为。 在实际应用中，提示词广泛用于内容创作，如让ChatGPT根据“写一篇关于环保的社交媒体短文”生成文案；也用于数据分析，例如向Claude输入“总结这份销售
抓取潜在的长尾问题是指挖掘用户在搜索或提问时使用的、具体且搜索量较低但转化率较高的细分问题。与核心关键词不同，长尾问题通常包含多个词，更贴近用户真实需求场景，例如“新手如何在三天内快速入门Python”而非仅“Python入门”。其原理是通过分析用户行为数据、内容互动及自然语言模式，捕捉那些未被充分覆盖的细分疑问。 实践中，常见方法包括：1. 分析现有内容的评论区、客服对话，提取用户真实提问；2