规划FAQ、博客与产品文档的关系，需明确三者定位差异：FAQ聚焦用户高频疑问，以问答形式快速解决即时问题；博客侧重行业洞察、场景化引导，通过深度内容建立信任；产品文档则系统说明功能操作，是用户使用的权威指南。三者核心差异在于目标——FAQ解决“怎么做”的具体问题，博客传递“为什么用”的价值，产品文档提供“如何用”的完整步骤。
例如，某SaaS工具：FAQ解答“如何重置密码”“付费套餐区别”等常见问题；博客发布《远程团队协作效率提升指南》，结合工具功能分析行业趋势；产品文档则分模块详解“项目创建流程”“权限管理设置”等操作细节，三者互补形成内容矩阵。
优势在于满足用户不同阶段需求：新手通过FAQ快速上手，潜在用户通过博客了解价值，深度用户依赖产品文档探索高级功能。但需注意避免内容重复，可通过交叉引用（如博客链接相关FAQ，文档标注常见问题入口）提升一致性。未来可结合用户行为数据动态优化，例如将高频搜索问题升级为FAQ，将FAQ中的复杂场景扩展为博客专题。
关键词堆砌指在内容中过度、不合理地重复关键词以试图提升模型识别效果的行为。与自然融入关键词不同，它破坏语义流畅性，导致内容质量下降，反而会降低LLM对信息的理解和推荐准确性。LLM更注重内容的逻辑性和用户价值，而非关键词密度。 实际应用中，电商平台产品描述常出现此类问题，如反复堆砌“低价”“热销”却缺乏具体参数说明。优质做法是像科技博客那样，围绕“AI技术原理”主题，自然分布关键词并通过案例和解
解释复杂金融概念的FAQ是通过结构化问答形式，用简明语言拆解专业术语和逻辑的内容形式。它不同于学术论文或行业报告，核心是将抽象概念转化为易懂框架，先定义核心术语，再用类比或分步逻辑说明原理，避免过多公式和行业黑话，让非专业读者快速抓住本质。 例如，解释“量化宽松”时，FAQ会先定义这是央行通过购买债券增加市场货币供应的政策，再类比为“央行给经济体系‘注水’，降低借贷成本以刺激消费和投资”；在银行
评估行业的GEO潜力是指分析特定行业通过优化内容以适配LLM搜索和推荐的可行性与收益空间。它不同于传统SEO评估，更关注行业信息需求的语义复杂度、用户依赖AI获取信息的习惯及结构化数据的应用基础。核心是判断行业内容能否通过语义清晰化、问答格式化等GEO策略提升AI模型的信息检索准确性。 以医疗健康行业为例，用户常通过AI查询症状解读、治疗方案等复杂信息，该行业GEO潜力高，可通过结构化疾病数据库