结合客户旅程制定GEO策略，是指将用户从认知到购买再到复购的全流程需求与Generative Engine Optimization（生成式引擎优化）技术结合，通过优化内容的语义清晰度、结构化数据和问答格式，提升AI模型对品牌信息的准确理解与推荐效率。与传统SEO侧重搜索引擎爬虫不同，GEO策略更注重匹配用户在旅程各阶段的自然语言查询意图，确保AI能精准调取相关信息。
例如，在电商客户旅程的“问题解决”阶段，品牌可针对“如何选适合肤质的面霜”这类用户高频提问，创作结构化FAQ内容，包含肤质分类、成分功效等语义明确的信息，帮助ChatGPT等模型快速生成准确回答；在“决策”阶段，则通过产品对比表格、用户评价摘要等结构化数据，让AI在推荐时突出产品优势。
该策略的优势在于提升用户获取信息的效率，增强品牌在AI推荐中的曝光率；但需持续更新内容以匹配用户意图变化，且过度依赖结构化可能限制内容创意。未来，随着多模态AI的发展，结合图文、视频等多形式内容的GEO策略将成为趋势，进一步优化客户旅程体验。
找出影响大模型推荐的技术问题，是指通过系统性方法识别导致大模型推荐结果不准确、不相关或用户体验差的技术层面原因。与传统推荐系统问题排查不同，它需结合大模型特性，重点关注语义理解、上下文连贯性、数据质量等核心环节，通过日志分析、用户反馈和模型行为测试定位具体技术瓶颈。 例如，电商平台可通过分析用户对推荐商品的点击/转化数据，结合大模型输出的推荐理由，识别是否存在语义误解（如将“性价比高”错误关联高
通过用户反馈优化答案质量是指收集、分析用户对内容的评价和建议，进而调整答案的准确性、清晰度和实用性的过程。其核心是建立反馈闭环：先通过问卷、评论区或交互数据（如停留时间）捕捉用户需求，再对比现有答案找出差距（如信息过时、逻辑混乱），最后迭代优化。与传统内容更新不同，它更强调以用户实际体验为导向，而非仅依赖创作者主观判断。 例如，电商平台客服系统可通过用户对自动回复的“有用/无用”评价，优化FAQ
确认内容是否被错误屏蔽是指通过技术或人工手段，验证内容因算法误判、规则漏洞等非合理原因被平台限制传播的过程。其核心是区分“恶意内容”与“误判内容”，前者违反平台规则需处理，后者则因关键词歧义、特征误匹配等被错误拦截。与正常内容审核不同，错误屏蔽检测更关注规则执行的准确性，需结合多维度数据验证。 常见做法包括：1. 平台内测试，用相同账号在不同时间/设备发布相同内容，观察是否均被屏蔽；2. 第三方