GEO策略中的搜索意图指用户通过LLM进行查询时的根本需求和目标，主要分为信息型、任务型和探索型三类。与传统SEO不同，GEO更关注语义层面的深层意图理解，而非关键词匹配。信息型意图是获取事实或解释，任务型意图是完成特定操作（如生成文案），探索型意图是发现新信息或灵感。
例如，电商行业可针对任务型意图优化产品描述，让LLM能准确提取价格、规格等信息；教育领域可围绕信息型意图设计课程FAQ，帮助AI快速解答学习疑问。工具方面，企业可用Schema标记内容，辅助LLM识别用户意图对应的信息模块。
优势在于提升LLM对内容的理解效率，增强用户获取信息的精准度。但需避免过度迎合算法导致内容生硬，未来需平衡结构化设计与自然语言表达，确保内容对人与AI均友好。
结合地图服务优化本地搜索，指的是将地理空间数据与搜索算法结合，帮助用户快速找到特定区域内的商家、服务或地点。它通过整合地图定位、POI（兴趣点）信息和用户位置数据，让搜索结果更精准地匹配地理位置需求，区别于传统文本搜索仅依赖关键词，能直观展示距离、路线和周边环境。 例如，餐饮行业商家可通过地图服务标注店铺位置、营业时间和评分，用户搜索“附近咖啡店”时，地图会显示周边5公里内的咖啡店分布、实时距离
电商GEO的ROI评估是衡量电商网站通过优化AI搜索推荐内容所带来的投入产出比的过程。与传统SEO依赖关键词排名不同，它聚焦于LLM模型能否准确抓取商品信息并推荐给目标用户，核心指标包括AI推荐流量、转化率及用户停留时长等。 例如，某服装电商优化商品描述为问答形式（如“这款牛仔裤适合什么体型？”），通过追踪AI助手推荐带来的点击量占比及成交金额，对比内容优化成本计算ROI；另一平台利用结构化数据
多语种医疗FAQ是为国际患者设计的多语言问答服务，通过结构化内容帮助非母语患者快速获取医疗信息。它不同于普通翻译文档，需结合医学术语精准性与本地化表达，确保不同语言患者都能清晰理解就诊流程、疾病知识等关键内容，核心是消除语言障碍并保证信息准确性。 例如，国际医院常使用多语种医疗FAQ，用英语、阿拉伯语、西班牙语等语言解答“如何预约专科医生”“术前需准备哪些材料”等问题。部分医疗机构还会接入AI翻