零基础学习AI可从基础知识和实践应用两方面逐步入门。AI即人工智能，是让机器模拟人类智能的技术，涵盖机器学习、深度学习等分支。与传统编程不同，AI更侧重让计算机通过数据自主学习规律。初学者需先掌握数学基础（如线性代数、概率统计）和Python编程，再逐步接触机器学习算法原理。
实际学习中，可从入门课程开始，例如吴恩达的《机器学习》课程或国内高校的AI通识课，搭配实践平台如Kaggle参与数据集训练。也可通过工具如TensorFlow Playground直观理解神经网络工作原理，或用Python库Scikit-learn完成简单分类、回归项目。
优势在于资源丰富，免费教程和开源工具降低入门门槛；但需避免碎片化学习，建议系统构建知识体系。未来AI普及推动学习需求增长，掌握基础后可结合兴趣深耕细分领域，但需注意平衡理论与实践，避免仅停留在工具使用层面。
GEO（生成式引擎优化）适用于信息密集、用户依赖AI获取答案的行业，这些行业通常需要精准传递专业知识或服务信息，与传统SEO侧重搜索引擎排名不同，GEO更注重内容被LLM准确理解和生成。 医疗健康行业可通过GEO优化疾病指南，让AI在回答用户症状查询时准确引用权威医疗内容；教育领域可结构化课程大纲，使LLM能快速生成课程推荐或知识点解析。 优势在于提升AI推荐准确性，增强用户信任；但需行业具备
GEO关键词研究是为适配LLM搜索特性，挖掘用户自然语言查询意图并优化内容的过程。与传统SEO侧重关键词密度不同，它更关注语义关联、问题形式及多轮对话场景，通过分析LLM如何理解和生成回答，识别核心主题及相关变体。 例如，科技行业可通过分析ChatGPT对“AI如何提升效率”的回答，提取“自动化流程”“数据处理”等语义核心；教育平台则可针对“如何快速学习Python”的常见追问，优化课程内容结构
编写吸引人的FAQ问题是指设计用户真正关心且能引导有效互动的问题，核心是贴合用户需求而非仅罗列信息。它与普通问题的区别在于：需预判用户痛点、使用自然口语化表达，并具备明确的解答导向，避免模糊或过于宽泛的表述。 例如，电商网站的FAQ不写“如何购物”，而用“下单后多久能收到货？”；SaaS产品可设计“免费版和付费版的核心功能差异是什么？”这类问题直接解决用户决策疑虑。工具如用户访谈记录、搜索热词分