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。
确保翻译内容保持原意，是指在跨语言转换过程中，准确传达原文的核心信息、情感色彩和文化内涵，避免因语言差异导致误解或信息丢失。与单纯的字面翻译不同，它更注重语义对等，需考虑语法结构、文化背景和语境逻辑的适配，确保目标语言读者获得与源语言读者一致的理解。 例如，在法律文件翻译中，需严格对应术语和条款逻辑，避免歧义影响法律效力；在文学作品翻译中，则需保留作者的叙事风格和情感表达，如将“春风又绿江南岸”
GEO关键词策略的调整频率是指根据LLM模型的更新、用户提问趋势及内容效果，对优化目标关键词进行评估和修改的周期。它不同于传统SEO的固定周期调整，更依赖于模型能力迭代速度、行业动态及内容反馈数据的实时变化。核心是确保关键词与AI理解逻辑、用户自然语言提问方式保持匹配。 例如，科技行业可能每1-2个月调整一次，因LLM模型更新频繁且技术术语演变快；而传统制造业可延长至3-6个月，因行业术语和用户
让产品团队支持GEO需求，指的是通过沟通、协作和流程优化，使产品团队理解并主动将GEO原则融入产品设计与内容策略中。GEO聚焦AI模型对信息的理解与检索，与传统SEO侧重搜索引擎算法不同，需产品团队从用户问题场景出发，优化内容的语义清晰度和结构化呈现。 例如，电商产品团队可在商品详情页加入FAQ模块，用自然语言解答用户高频问题，帮助AI准确提取产品卖点；SaaS产品团队可在知识库设计时采用层级化