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，团队随即在内容中补充具体材质参数和场景化描述，同时调整FAQ板块的问题匹配逻辑，使模型能更准确抓取关键信息。另一案例中，教育平台因LLM对专业术语的歧义解释导致课程推荐错误，通过引入结构化数据标记（如JSON-LD）明确术语定义，24小时内恢复推荐准确率。
优势在于能快速响应模型迭代，减少流量或转化损失；但过度依赖人工调整可能增加成本，且难以预测所有模型行为。未来需发展自动化GEO监测工具，结合实时模型反馈数据动态优化内容，同时需关注算法透明度不足带来的应对难度，推动LLM厂商提供更清晰的优化指南。
FAQ二次传播指社交媒体内容在首次发布后，通过用户自发转发、改编或引用等方式进行的多轮扩散，核心是利用社交关系链扩大影响力。与一次传播的单向推送不同，二次传播依赖用户认同和主动分享，形成“发布者→初始受众→次级受众”的链式传播，关键在于激发用户的参与感和传播意愿。 例如，品牌发布具有情感共鸣的短视频后，用户通过朋友圈转发、抖音合拍等方式二次创作，带动更多非关注用户观看；新闻事件中的话题标签（如#
数据采集的合法性评估指判断数据收集行为是否符合法律法规（如《网络安全法》《个人信息保护法》），隐私风险评估则关注数据处理对个人隐私的潜在威胁，二者核心区别在于前者侧重合规性，后者侧重损害可能性。合法性评估需检查是否获得用户明示同意、是否遵循最小必要原则；隐私风险评估则分析数据泄露、滥用或歧视性使用等风险点。 例如，电商平台采集用户消费记录时，合法性评估需确认用户是否勾选同意协议，且仅收集与交易相
GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的优化方法，核心通过语义清晰度、结构化数据和自然问答格式，帮助AI准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重搜索引擎爬虫不同，GEO更关注AI模型对内容的语义解析能力，让内容更符合用户通过自然语言提问的需求，从而间接影响用户行为。 以电商行业为例，某品牌在产品页面采用GEO优化，将规格参数转化为“产品续航多久？”“适合什么