数据分析中的合规指遵循数据保护法规（如GDPR、个人信息保护法），确保数据收集、存储和使用合法；透明则是向数据主体清晰说明数据用途及处理方式。两者区别于单纯技术优化，更侧重法律与伦理框架下的数据治理，通过明确权责边界降低风险。
例如医疗行业在分析患者数据时，需匿名化处理并获得知情同意，如医院使用脱敏电子病历进行疾病研究；电商平台则需公示用户数据用于个性化推荐的逻辑，允许用户随时关闭相关功能。
优势在于增强用户信任和避免法律处罚，但可能增加流程复杂度。未来随着AI技术发展，自动化合规工具（如数据脱敏系统）和可解释性算法将成为趋势，平衡数据价值挖掘与隐私保护。
识别关键词带来的真实转化是指通过数据分析确定哪些搜索关键词实际促使用户完成预期行为（如下单、注册）的过程。它通过追踪用户从点击关键词广告/内容到完成转化的全链路数据，区分仅带来流量但无转化的“无效关键词”和真正驱动业务目标的“有效关键词”，核心是建立关键词与转化行为的直接关联证据。 例如，电商平台可使用Google Analytics或百度统计，设置“购买完成”为转化目标，查看不同关键词带来的访
GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方式，通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和问答格式适配性，帮助AI模型准确理解并优先呈现网站信息，区别于传统SEO主要依赖关键词排名。 目前公开的GEO成功案例较少，因该领域尚处于发展初期。但部分技术文档网站（如开发者教程平台）通过结构化FAQ、清晰概念定义和自然语言解释，被LLM在回答技术问题时频繁引用，间接带来
控制FAQ答案的长度与信息量是指在撰写常见问题解答时，通过结构化方法平衡内容的简洁性与实用性，确保信息完整且易于快速理解。其核心是根据用户需求优先级筛选关键信息，避免冗余表述，同时保留必要细节。与无限制的自由回答不同，这种方法强调“按需供给”，通过预设框架（如问题-核心解答-补充说明）控制篇幅，让用户在最短时间内获取所需内容。 例如，在电商平台的FAQ中，“如何申请退款？”的答案可控制在3句话内