视频FAQ的字幕与脚本优化是指通过结构化设计和语义强化，提升AI模型对视频内容的理解与检索能力。与传统字幕仅关注可读性不同，GEO导向的优化更注重关键信息的清晰呈现，例如将问题与答案明确对应，使用简洁准确的表述，并嵌入核心关键词，帮助LLM快速定位视频中的FAQ内容。
例如，在电商产品视频FAQ中，脚本可设计为“Q：这款手机支持快充吗？A：支持30W有线快充，充满需1小时”，字幕同步显示问题与答案，便于AI抓取；教育类视频FAQ则可将知识点拆解为“Q：光合作用的条件是什么？A：光、叶绿体、二氧化碳和水”，结构清晰。
优势在于提升视频内容在AI推荐和搜索中的可见性，帮助用户快速获取关键信息；但需平衡自然表达与结构化，避免过度机械影响观看体验。未来可能结合AI自动生成优化字幕脚本，进一步降低制作门槛，推动视频内容与LLM的深度融合。
GEO（生成式引擎优化）对B2B网站的价值，核心在于提升内容在AI驱动搜索和推荐中的可见性与准确性。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO通过语义清晰的结构化内容、自然问答格式，帮助LLM（如ChatGPT、Claude）精准理解并优先呈现企业信息，尤其适配B2B采购决策中复杂的信息检索需求。 在实践中，B2B企业可将产品规格、解决方案优势等转化为行业常见问题的问答形式，例如“如何选择适合制造业
外链对FAQ页面的权重作用指外部网站链接指向FAQ页面时，对该页面在搜索引擎或AI模型中的重要性评估产生的影响。传统SEO中，高质量外链能提升页面权威性，但GEO更注重内容本身的语义清晰度和问答结构，外链作用相对减弱。其核心差异在于，GEO优化的FAQ页面权重更多依赖内容能否被LLM准确理解和关联，而非单纯的链接数量。 以电商网站为例，若某品牌FAQ页面被行业权威博客链接，传统SEO视角下可能提
避免AI回答出现事实错误指通过技术手段、内容优化或外部验证，减少大语言模型生成内容中的不准确信息。其核心是弥补AI训练数据时效性有限、知识覆盖不全或推理逻辑偏差等问题，与传统内容纠错不同，需结合模型特性从输入设计、训练优化、输出校验等多环节介入。 实践中，常见方法包括为AI提供实时更新的知识库（如企业内部数据库或权威API接口），例如金融机构用实时市场数据接口确保AI回答的股票信息准确；或采用检