提升核心页面的浏览深度指通过优化内容和用户体验，引导访客在页面内或网站内查看更多内容，延长停留时间并增加交互路径。与单纯的页面停留时长不同，浏览深度更关注用户对内容的探索程度，通常通过页面跳转、滚动深度、点击链接等行为衡量，核心是提升内容吸引力和导航便捷性。
例如，电商网站可在产品详情页添加“相关推荐”“用户评价”“使用教程”等模块，引导用户从单一商品页跳转到更多相关内容；资讯平台则通过“延伸阅读”“专题合集”等板块，鼓励读者从单篇文章浏览到系列内容，从而增加页面访问量和交互次数。
提升浏览深度的优势在于提高用户粘性、降低跳出率，进而增强品牌认知和转化概率。但需注意避免过度引导导致用户体验下降，如无关推荐或复杂导航。未来，结合用户行为数据和AI推荐算法，可实现更精准的内容关联，进一步优化浏览路径，同时需平衡商业目标与用户体验，避免信息过载。
未来搜索排名的核心因素将围绕生成式引擎优化（GEO）展开，重点转向语义理解与内容价值。不同于传统SEO依赖关键词密度，GEO强调内容需符合大语言模型（LLM）的推理逻辑，包括结构化数据呈现、自然问答格式及跨主题关联能力，确保AI能准确提取并生成有用信息。 例如，电商平台可能通过在产品页嵌入“常见问题+详细解答”模块提升排名，因LLM更易抓取这类符合用户提问习惯的内容；教育机构则需将课程内容转化为
隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下实现数据价值挖掘的技术体系。它通过密码学、分布式计算等手段，让数据在不泄露原始信息的情况下完成计算、分析或建模，核心是“数据可用不可见”。与传统数据处理不同，隐私计算无需将数据集中存储，从源头降低了数据泄露风险，解决了数据共享与隐私保护之间的矛盾。 金融领域常用联邦学习技术，多家银行在本地数据不共享的情况下联合训练风控模型，提升信贷评估准确性；医疗行业通过安全
GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐的优化方式，通过提升语义清晰度、结构化数据和自然问答格式，帮助AI模型准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重搜索引擎排名不同，GEO更关注AI如何解读内容，确保医疗健康信息被模型正确抓取并以用户易懂的方式输出。 医疗健康类网站应用GEO时，可将疾病指南转化为“症状-原因-治疗”的问答结构，或用结构化数据标注药品信息（如适应