本地部署大模型指将大型语言模型（如GPT、LLaMA等）的完整代码和权重文件安装在用户自有服务器、终端设备或私有云环境中，而非依赖云端API调用。其核心是数据和计算过程在本地闭环，与云端部署的主要区别在于数据隐私控制权、网络依赖性和定制化自由度——本地部署无需将数据传输至第三方服务器，且可根据硬件条件和业务需求调整模型参数或功能。
实际应用中，企业常部署本地大模型处理敏感数据，例如金融机构用其分析客户交易记录而不泄露隐私，医疗机构借助本地化模型辅助病历分析。个人开发者也可在个人电脑或服务器上部署开源模型（如Llama 2、ChatGLM），用于离线文档处理、代码生成等场景。
优势在于数据隐私保护强、无网络延迟、可定制化程度高；但需较高硬件成本（如高性能GPU支持），且模型更新维护需自行负责。随着硬件成本下降和开源模型优化，本地部署在企业和个人场景的 adoption 有望提升，尤其适合对数据安全要求严格的行业。
GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方式。它通过提升语义清晰度、结构化数据质量和自然语言问答格式，帮助AI模型准确理解、检索和呈现网站信息，与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重内容的深层语义和AI友好性。 跨境电商适合应用GEO。例如，面向多语言市场的电商平台可通过GEO优化产品描述，使AI能精准提取“材质”“尺寸”“关税政策”等关键信息，在用户用
FAQ与公关活动的互动是指将常见问题解答（FAQ）作为动态沟通工具，与公关策略协同，提升信息透明度和公众参与度。其核心是让FAQ不仅解答预设问题，还能实时响应公关活动中的热点议题，补充官方声明细节，同时通过公关活动收集用户疑问反哺FAQ更新，形成“信息发布-反馈收集-内容优化”的闭环。与传统静态FAQ不同，这种互动模式更注重时效性和双向沟通，使信息传递更精准、公众信任度更高。 例如，某科技公司发
监控FAQ页面的点击和停留时间是通过分析用户与页面交互数据，评估内容有效性的方法。点击数据反映用户对特定问题的兴趣，停留时间则体现内容解决用户需求的程度，与传统页面浏览量指标不同，它更聚焦于用户行为背后的意图和内容价值。 常用工具包括Google Analytics的事件跟踪功能，可自定义记录用户点击FAQ问题的行为；Hotjar等热图工具能直观显示点击热区和停留时长分布。例如电商网站可通过监控