算法个性化指通过用户数据（如行为、偏好、历史交互）调整系统输出，使策略更贴合个体需求的过程。与传统“一刀切”策略不同，它基于机器学习模型分析用户特征，动态优化内容推送、服务推荐或决策支持，核心是将群体策略转化为千人千面的精准方案。
电商平台是典型应用场景，例如淘宝根据用户浏览记录推荐商品，替代统一的首页展示；在线教育平台如Coursera则依据学习者进度和薄弱点调整课程难度与练习内容，提升学习效率。
其优势在于提升用户体验和转化率，但过度个性化可能导致“信息茧房”，限制用户接触多元内容。未来需在精准性与开放性间平衡，例如结合人工干预打破算法偏见，推动个性化策略向更健康、可持续的方向发展。
AI搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，通过理解自然语言查询、整合多源信息生成直接答案，而非传统的链接列表。它改变了内容触达逻辑，从“用户找信息”转向“信息主动匹配需求”，核心差异在于语义深度理解和生成式呈现。 在电商领域，用户搜索“适合新手的入门相机”时，AI搜索会分析参数、用户评价和预算后生成定制推荐；教育行业中，学生提问“微积分基本定理应用”，系统能结合教材内容与例题给出分步解析
避免AI生成重复内容是指通过策略性方法减少或消除AI工具（如ChatGPT、Claude）生成文本时出现的雷同、模板化或冗余信息。其核心是打破AI训练数据中的模式依赖，通过调整输入指令、引入独特视角或整合专属数据，使输出内容具备差异化和原创性。与传统内容查重不同，它更强调从生成源头优化，而非事后修改。 例如，在内容创作领域，作者可使用“角色设定+场景细化”策略，如要求AI“以资深机械工程师视角，
GEO策略中的搜索意图指用户通过LLM进行查询时的根本需求和目标，主要分为信息型、任务型和探索型三类。与传统SEO不同，GEO更关注语义层面的深层意图理解，而非关键词匹配。信息型意图是获取事实或解释，任务型意图是完成特定操作（如生成文案），探索型意图是发现新信息或灵感。 例如，电商行业可针对任务型意图优化产品描述，让LLM能准确提取价格、规格等信息；教育领域可围绕信息型意图设计课程FAQ，帮助A