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，且仅收集与交易相关数据；隐私风险评估则需评估这些数据是否加密存储，第三方共享时是否去标识化。医疗行业采集患者病历数据，合法性需符合《病历书写基本规范》，隐私风险则涉及数据传输中的加密措施和访问权限控制。
优势在于降低法律纠纷风险，保护用户权益；但过度合规可能增加企业成本，限制数据应用场景。未来随着AI技术发展，动态隐私风险评估工具或成为趋势，需平衡数据利用价值与个人隐私保护，推动行业制定更细化的评估标准。
结合B2B采购周期规划FAQ是指将常见问题解答（FAQ）内容与B2B采购的阶段性需求深度匹配，确保内容在采购周期的不同阶段（如需求识别、供应商评估、决策执行等）精准触达采购方。与通用FAQ相比，它更注重时效性和场景化，根据采购方在不同阶段的关注点动态调整内容重点，例如初期侧重问题解决方案，后期聚焦售后支持。 例如，在制造业采购周期中，供应商可在“需求识别阶段”设计“如何解决设备产能不足问题？”等
结合读者互动优化FAQ结构是指通过收集、分析用户提问、反馈等互动数据，动态调整FAQ的内容组织、问题排序和表述方式，以提升其针对性和实用性。与传统静态FAQ不同，这种方式强调以用户真实需求为导向，而非仅基于预设问题，通过持续响应用户互动来优化信息传递效率。 例如，电商平台可通过客服聊天记录、商品评价中的高频疑问，将“退换货流程”从FAQ二级目录提升至首页，并细化为“7天无理由退货条件”“换货物流
发现FAQ页面未被大模型抓取，是指检查网站中的FAQ内容是否未被LLM（如ChatGPT、Claude等）有效识别、存储或在生成回答时引用的过程。与传统SEO中检查搜索引擎抓取不同，它更关注大模型对语义内容的理解和检索能力，需通过模拟用户提问或专用工具分析内容是否被模型“认知”。 实际应用中，常见方法包括直接向大模型提问“某网站关于X的FAQ内容是什么”，观察是否能准确引用；或使用大模型API（