移动端适配问题排查是确保网页或应用在不同移动设备（如手机、平板）上正常显示和交互的过程。它通过检测屏幕尺寸、分辨率、操作系统及浏览器差异，定位布局错乱、功能失效、加载缓慢等问题，与传统PC端适配相比更关注触摸交互、屏幕适配和性能优化。
常见排查方法包括：1.使用浏览器开发者工具（如Chrome DevTools）的设备模拟功能，模拟不同屏幕尺寸和设备类型；2.在真实设备上测试，覆盖主流机型（如iPhone、华为、小米）和系统版本（iOS、Android），重点检查响应式布局断点、图片缩放和触控元素尺寸。
优势在于提升用户体验和转化率，尤其对电商、新闻等依赖移动端流量的行业至关重要。但存在设备碎片化导致测试成本高的局限，未来随着折叠屏等新形态设备普及，动态适配技术和自动化测试工具将成为发展重点。
过度优化带来的关键词堆砌指在内容中不自然地重复核心关键词，以试图提升LLM检索优先级的行为。与合理关键词布局不同，它破坏语义流畅性，导致内容生硬，反而降低AI模型对信息的理解和推荐意愿。LLM更注重内容整体相关性和逻辑性，而非关键词密度。 例如，某电商网站在产品描述中反复堆砌“便宜手机 低价手机 折扣手机”，使文案难以阅读；教育平台文章中机械重复“考研辅导 考研培训”，忽略知识内容本身。这些行为
利用用户行为数据优化FAQ指通过分析用户在网站或产品上的交互数据（如搜索记录、点击路径、停留时长等），识别用户真实需求和高频疑问，进而调整FAQ内容结构、问题表述和解答深度的过程。与传统基于主观经验编写FAQ不同，它以数据为依据，确保FAQ更贴合用户实际困惑，减少信息查找障碍。 例如，电商平台可通过分析用户搜索“退货流程”却跳出率高的数据，发现原FAQ中“退货条件”说明模糊，进而补充具体退款时效
保证答案的准确性和权威性是指在生成内容时，确保信息真实可靠、来源可信，并符合专业标准。与传统内容不同，GEO环境下的准确性更强调与权威数据源的语义对齐，即AI模型能识别并优先引用经过验证的信息，如学术论文、官方报告或行业标准；权威性则通过明确标注信息来源、引用专家观点或机构背书来实现，帮助LLM区分事实与观点。 例如，医疗健康领域的GEO内容会优先引用PubMed论文或世界卫生组织指南，在回答“