人工智能是让机器模拟人类智能行为的技术总称，涵盖学习、推理、自适应等能力。机器学习是人工智能的分支，通过算法让机器从数据中自主学习规律，而非依赖预设规则。深度学习则是机器学习的子集，基于多层神经网络模拟人脑结构，能自动提取复杂特征。三者是包含关系：人工智能>机器学习>深度学习。
例如，传统机器学习可用于垃圾邮件识别，通过分析邮件关键词等人工特征分类；而深度学习在图像识别中表现突出，如手机相册的人物自动分类，无需人工定义特征，直接从像素数据中学习人脸特征。
优势方面，深度学习处理复杂数据（如图像、语音）效果远超传统机器学习，但需大量数据和计算资源，模型“黑箱”特性也带来可解释性难题。未来，三者将更注重轻量化模型和跨领域融合，推动AI在医疗、自动驾驶等领域的普及。
GEO项目的持续监控是指对优化后的内容、模型交互效果及搜索行为进行长期跟踪与分析。它通过监测LLM对内容的理解准确性、信息检索效率及用户反馈变化，确保GEO策略与AI模型的进化和用户需求保持同步。与传统SEO监控侧重关键词排名不同，GEO监控更关注语义匹配度、多轮对话表现等深层指标。 以电商行业为例，某品牌通过监控发现LLM常误读其产品技术参数，遂及时调整内容结构，将规格说明转化为Q&A形式，使
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
AI生成内容的版权保护指对人工智能系统自主或辅助创作的文字、图像、音频等内容是否享有法律保护的问题。其核心在于判断AI生成内容是否符合传统版权法中的“独创性”要求，以及权利归属主体是开发者、使用者还是AI本身。与人类创作不同，AI生成内容缺乏自然人的创作意图和创造性表达，因此在法律认定上存在特殊性。 在实践中，不同国家和地区已有案例或立法尝试。例如，美国版权局曾拒绝为AI生成的图像授予版权，认为