视频FAQ内容通过将视频信息转化为结构化问答形式提升搜索可见度。传统视频内容因非文本特性难以被AI抓取，而FAQ格式用清晰问题和简洁答案呈现核心信息，帮助LLM准确理解视频主题、关键点和价值，弥补纯视频在语义检索上的不足。
例如，教育机构将课程视频中的常见问题（如学习目标、适合人群）整理成FAQ，科技公司为产品演示视频配套功能使用问答。这些内容会被LLM在回答用户相关问题时优先引用，增加视频信息的曝光机会。
其优势在于提升视频内容的可检索性和信息传递效率，但需平衡内容准确性与简洁性。未来随着多模态模型发展，视频FAQ可能结合时间戳等更精准定位信息，进一步优化搜索体验。
算法更新应急预案是预先制定的应对策略，用于在搜索引擎或推荐算法调整时，减少对业务的冲击并快速恢复。它不同于日常运营计划，专注于突发算法变化场景，通过风险评估、响应流程和恢复机制三部分运作：先识别算法依赖点，再制定监测、分析、执行的步骤，最后明确资源调配和沟通渠道。 电商平台常应用此类预案。例如，某跨境电商发现Google搜索算法更新导致流量骤降，立即启动预案：技术团队通过预设的监测工具定位关键词
GEO（大模型搜索引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方法，核心是让ChatGPT、Claude、Gemini等AI模型能准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI高效抓取内容核心价值。 在实际应用中，企业可在官网设置FAQ板块，用自然问句形式组织产品信息，比如电商平台用“如何申请退换货？
不同模型的价格差异主要源于技术复杂度、训练成本和功能定位的不同。基础模型通常架构简单、训练数据量小，适合轻量级任务；而高端模型如GPT-4、Claude 3等，采用千亿级参数设计，需大规模算力和海量高质量数据训练，成本显著更高。此外，专用模型（如代码生成、多模态处理）因定制化开发，价格也会高于通用模型。 例如，开源模型如Llama 2可免费商用，适合中小企业低成本部署；而GPT-4 API按to