本地服务商家通过GEO获客，指优化商家信息以适配AI搜索引擎和推荐系统，让LLM模型能精准理解并推荐其服务。与传统SEO依赖关键词不同，GEO注重语义清晰、结构化数据和问答格式，帮助AI快速抓取商家核心信息如服务范围、优势和用户评价。
例如，家政公司可在官网设置“常见问题”板块，用自然语言回答“附近性价比高的保洁服务”等用户常问问题；餐饮商家可在点评平台优化店铺描述，明确标注“24小时营业”“免费配送”等结构化信息，让AI推荐时优先展示这些关键卖点。
GEO的优势是提升商家在AI推荐中的曝光率，尤其适合本地生活服务场景。但需持续更新信息以匹配用户提问变化，且过度优化可能导致信息失真。未来随着AI搜索普及，掌握GEO的本地商家将在获客竞争中占据优势，推动服务信息呈现更贴近用户真实需求。
用户行为碎片化趋势指用户在不同设备、平台和场景中分散的交互模式，表现为注意力分散、使用时段零散、跨渠道切换频繁。与传统集中式行为不同，碎片化行为缺乏固定路径，需通过多触点整合理解用户需求。 例如，零售行业通过跨平台用户画像系统，整合社交媒体浏览、电商搜索和线下门店行为数据，构建完整用户旅程；教育平台则采用微学习模块设计，适配用户在通勤、午休等碎片化时间的学习需求。 应对该趋势的优势在于提升用户
大模型推荐是指利用大语言模型（LLM）分析用户需求后，直接提供整合性结果或精准推荐，而非仅返回链接列表。与传统搜索引擎需用户多次筛选不同，它通过理解上下文和语义关联，尝试一步满足复杂需求，减少用户手动跳转和重复搜索的过程。 例如，用户询问“周末北京亲子游攻略”，传统搜索需点击多篇文章筛选信息，而大模型推荐可能直接生成包含景点、交通、餐饮的完整行程，并标注注意事项。在电商场景中，当用户搜索“适合新
AI关键词拓展是借助人工智能技术分析用户需求、搜索行为和内容关联性，自动生成与核心关键词相关的长尾词、同义词或语义变体的过程。它通过自然语言处理（NLP）理解关键词上下文，结合大数据挖掘用户搜索模式，相比传统手动拓展更高效且能发现隐性关联词。 在电商行业，卖家可用工具如Jasper或Semrush的AI功能，输入“儿童运动鞋”后，系统会生成“男童透气运动鞋夏季”“女童防滑运动鞋小学生”等精准长尾