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视角下可能提升排名；但在GEO场景中，若该FAQ未采用自然问答格式（如未明确回答“如何退换货”），即使有外链，AI模型也可能优先展示内容更清晰的竞品页面。
优势在于优质外链仍能间接增加页面曝光，帮助AI发现内容；但局限性是过度依赖外链可能忽视GEO核心的内容结构化需求。未来随着LLM对语义理解的深化，内容质量将比外链数量更决定FAQ页面权重，建议平衡外链建设与GEO内容优化。
Schema标记是一种结构化数据格式，用于向搜索引擎和AI模型清晰描述网页内容。它通过标准化标签（如FAQPage）定义FAQ内容的问题和答案，帮助AI准确识别信息结构，区别于仅依赖自然语言的传统内容。这种结构化方式让模型无需复杂解析即可快速抓取关键信息，提升内容的可检索性和理解效率。 在实际应用中，电商网站常使用FAQ Schema标记产品退换政策、配送说明等常见问题，例如亚马逊商品页面的FA
Gemini是谷歌开发的多模态大语言模型，与其他大模型相比，其核心差异在于原生支持文本、图像、音频、视频、代码等多种模态的深度融合理解与生成能力，而非通过插件或外部工具实现跨模态交互。它强调“模型即平台”理念，注重实时信息整合与多任务协同处理，这与部分侧重单一模态优化或依赖外部接口扩展功能的模型形成区别。 在实际应用中，Gemini被集成到谷歌搜索、Workspace办公套件等产品中，例如在搜索
应对突发算法波动指的是当LLM模型在检索或生成内容时出现性能不稳定（如结果相关性下降、回答错误率上升）时，采取的系统性调整措施。与传统SEO应对搜索引擎算法更新不同，GEO的算法波动应对更注重语义适配和模型理解逻辑，需结合对LLM训练数据、推理机制的理解，快速调整内容结构或优化提示策略。 例如，某电商平台发现产品描述在AI推荐中曝光量骤降，通过分析发现模型对“环保材质”等术语的理解出现偏差，团队