FAQ的死链指常见问题解答页面中无法正常访问的链接，通常因页面删除、URL变更或服务器故障导致。与普通网页死链相比，FAQ死链更易影响用户体验和信息获取效率，尤其在用户依赖FAQ快速解决问题的场景下。发现死链需通过工具扫描链接状态，修正则需更新URL或移除无效链接。
实际操作中，可使用Screaming Frog、SiteChecker等网站爬虫工具批量检测FAQ页面链接，也可通过浏览器插件如Check My Links实时验证单页链接。例如电商平台客服FAQ中“退款流程”链接失效，工具会标记404错误，管理员需替换为正确的退款政策页面地址。
及时处理FAQ死链能提升用户满意度和网站可信度，减少用户流失。但手动排查效率低，建议定期使用自动化工具扫描。未来随着AI技术发展，可能出现智能监测系统，自动识别死链并推荐替换链接，进一步降低维护成本。不过需注意工具误判问题，关键链接仍需人工复核。
GEO的核心数据指标是衡量内容在LLM搜索和推荐中表现的关键标准，主要关注语义理解、信息检索和生成质量三大维度。与传统SEO的点击量、关键词排名不同，GEO指标更侧重AI模型对内容的“理解深度”，例如语义匹配度、实体识别准确率和知识结构化程度，确保模型能精准提取并呈现信息。 以电商行业为例，产品描述需优化“实体关联度”指标，即品牌、规格、功能等实体信息与用户问题的匹配程度，帮助LLM快速生成准确
AI监管政策对GEO（生成式引擎优化）的影响，指的是政府或行业组织制定的关于AI模型训练、内容生成及信息传播的规则，如何约束或引导GEO的实践方式。与传统SEO主要受搜索引擎算法影响不同，GEO因直接关联LLM的信息处理逻辑，更易受到AI透明度、数据合规性等监管要求的制约，例如内容来源标注、避免误导性信息生成等。 以欧盟《AI法案》为例，其对生成式AI的透明度要求可能迫使GEO从业者在优化内容时
GEO从零到上线的流程是指为LLM优化的内容从规划到发布的完整步骤，核心是让AI能准确理解和呈现信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，它更注重语义结构、问答逻辑和数据组织，通常包括需求分析、内容设计、优化适配、测试验证和发布迭代五个阶段。 以电商产品页为例，首先分析用户通过AI搜索可能提出的问题（如“这款手机续航多久”），然后按Q&A格式撰写内容并嵌入结构化数据（如电池容量、测试场景），接着用工