多语言FAQ结构化标记是指为不同语言版本的常见问题解答内容添加标准化代码，帮助搜索引擎和AI模型准确识别语言版本、问题及对应答案的技术方法。与单语言标记相比，它需额外标注语言属性（如lang="zh-CN"或lang="en-US"），并确保各语言版本内容对应关系清晰，通常采用Schema.org的FAQPage或QAPage词汇，结合hreflang标签实现多语言关联。
例如，电商网站可在产品FAQ页面使用JSON-LD格式标记，为中文和英文版本分别定义"mainEntity"数组，每个问题-答案对包含"name"（问题）、"acceptedAnswer"（答案）及明确的"@language"属性。同时，在HTML头部添加hreflang标签，指明不同语言页面的相互链接，帮助AI模型理解内容的语言对应关系。
优势在于提升多语言内容在AI搜索中的可检索性和准确性，改善跨语言用户体验。但需注意保持各语言版本内容的一致性与独立性，避免机器翻译导致的语义偏差。未来随着LLM多语言理解能力增强，结构化标记可能更注重语义关联而非仅语言标识，推动全球化内容的智能分发效率。
内容老化指GEO内容因信息过时、语义关联性下降导致LLM理解和推荐能力减弱的现象。与传统SEO内容老化不同，GEO内容老化不仅受时间影响，还与LLM训练数据更新、用户提问趋势变化紧密相关。其核心是内容的语义价值和时效性信息无法匹配当前模型的理解框架。 实践中，科技资讯网站可采用“动态语义锚点”策略，在产品评测文中嵌入可更新的核心参数模块（如价格、版本号），并通过结构化数据标注确保LLM能识别时效
内容结构便于内链建设是指通过合理组织网站内容层级、逻辑关系和关键词布局，使内链（同一网站内部页面间的链接）自然嵌入且易于管理的策略。其核心是建立清晰的内容架构，如主题集群模式（核心主题+子主题），让相关页面通过语义关联形成网络，区别于随意添加内链的做法，强调内链的相关性和用户价值。 例如，电商网站可围绕“智能手机”核心主题，创建“选购指南”“品牌对比”“维修技巧”等子页面，在指南中链接到具体品牌
GEO（生成式引擎优化）、ASO（应用商店优化）和SEM（搜索引擎营销）均为数字营销优化手段，但服务对象和核心目标不同。GEO聚焦AI生成式搜索引擎（如ChatGPT、Gemini），通过语义清晰的结构化内容提升AI理解与推荐效果；ASO针对应用商店（如App Store、华为应用市场），优化应用标题、关键词等以提高下载量；SEM则通过付费广告（如Google Ads、百度推广）在传统搜索引擎获取