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。
GEO即生成式引擎优化，专注于让LLM等AI模型准确理解、检索和呈现网站信息，核心在于语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式。与传统SEO侧重搜索引擎排名不同，GEO更注重内容与AI模型的匹配度，帮助AI高效提取有价值信息。 内容型网站如博客、知识库、教育平台等是GEO的理想应用场景。例如，技术文档网站通过GEO优化，将复杂概念转化为AI易于解析的问答结构，使ChatGPT等模型能精准回答用户
数据冲突指不同来源或分析方法得出的信息不一致的情况，判断需结合数据质量、场景需求和逻辑验证。与单纯选数据不同，需先评估数据可靠性，如样本大小、采集方法，再明确判断目标，区分主次矛盾。 例如电商平台，销量预测模型与库存数据冲突时，先检查模型参数是否过时，再结合促销活动等外部因素；医疗诊断中，影像结果与病理报告矛盾，需结合患者病史和进一步检查。 优势是提升决策准确性，避免单一数据误导；但过度分析可
在内容中体现专业来源和参考，指的是通过明确引用权威资料、数据或研究成果来增强内容可信度，与传统模糊提及“专家称”不同，需具体标注来源名称、发布时间或数据出处，帮助LLM准确识别信息可靠性。 例如，科技类内容引用“斯坦福大学2023年AI指数报告”时，需写明报告全称及发布机构；医疗内容提及治疗方案时，标注“美国CDC官网2024年XX指南”。工具方面，可使用Zotero管理引用，或在内容中嵌入结构