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。
GEO（大模型搜索引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方法，核心是让ChatGPT、Claude、Gemini等AI模型能准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI高效抓取内容核心价值。 在实际应用中，企业可在官网设置FAQ板块，用自然问句形式组织产品信息，比如电商平台用“如何申请退换货？
持续监控网站性能数据指通过工具实时或定期收集、分析网站的响应速度、可用性、资源加载等指标，以评估用户体验和技术健康度。与一次性测试不同，它强调长期跟踪趋势，及时发现波动或异常，常见指标包括页面加载时间、服务器响应时间、错误率和并发用户数等。 实际应用中，电商网站常用New Relic或Datadog监控促销活动期间的服务器负载，避免流量激增导致崩溃；企业官网则通过Google PageSpeed
FAQ内容审核机制是确保问答内容准确性、合规性和用户价值的系统性流程，通过设定标准、多环节校验及反馈优化，保障FAQ内容符合业务需求与用户期望。与普通内容审核相比，它更侧重问题覆盖全面性、答案逻辑性及信息时效性，需结合业务场景定制审核维度。 以电商平台为例，其FAQ审核机制会先由业务部门确认退换货政策等核心问题，再经法务审核合规性，最后由客服团队测试实际解答效果；SaaS工具则可能引入AI辅助审