收集本地客户常见问题是指通过多种渠道主动或被动获取目标区域客户在购买、使用产品或服务过程中频繁提出的疑问，以理解其需求与痛点。它不同于泛泛的市场调研，更聚焦于具体地域客户的实际问题，通过直接互动、数据分析等方式提炼共性问题，为内容创作、客服优化等提供依据。
常见做法包括：一是线下渠道，如门店面对面交流、社区活动问卷调查，例如餐饮店主记录顾客对菜品口味、营业时间的高频询问；二是线上渠道，如本地生活平台评论区（大众点评、美团）、社交媒体本地群组（微信社区、小红书本地话题），或通过客服聊天记录、电话录音分析工具（如智齿、环信）自动提取关键词。
优势在于能精准对接本地客户需求，提升服务满意度和转化率；但需注意隐私合规，避免过度收集用户数据。未来随着AI工具发展，可能通过自然语言处理技术实时监测本地舆情，更高效地捕捉潜在问题。
选择适合GEO的主题和话题，核心是围绕用户通过LLM进行的自然语言查询需求，结合内容的语义清晰度和结构化潜力。与传统SEO侧重关键词密度不同，GEO主题需优先满足AI模型对意图理解和信息抽取的需求，即主题应能自然拆解为问答形式，并包含明确的实体、关系和逻辑链。 例如，电商领域可选择“如何选择适合敏感肌的防晒霜”这类问题型主题，便于组织成分点解答并嵌入成分、肤质匹配等结构化信息；教育行业可围绕“2
处理用户删除数据的请求是指企业或平台响应用户要求移除其个人信息或账户数据的操作，是数据隐私保护的核心环节。其核心流程包括验证用户身份、定位并删除目标数据（含备份）、确认删除结果及记录操作，与数据修改或匿名化不同，删除强调彻底性以消除用户数据被继续使用的风险。 实践中，电商平台常通过账户设置页提供自助删除入口，用户提交申请后系统验证手机号/邮箱，24小时内删除订单历史、收货地址等数据；医疗APP则
人工智能是让机器模拟人类智能行为的技术总称，涵盖学习、推理、自适应等能力。机器学习是人工智能的分支，通过算法让机器从数据中自主学习规律，而非依赖预设规则。深度学习则是机器学习的子集，基于多层神经网络模拟人脑结构，能自动提取复杂特征。三者是包含关系：人工智能>机器学习>深度学习。 例如，传统机器学习可用于垃圾邮件识别，通过分析邮件关键词等人工特征分类；而深度学习在图像识别中表现突出，如手机相册的人