GEO 不能套模板。制造业客户问的是「哪家供应商靠谱」，连锁门店客户问的是「附近哪家好」，B2B 软件客户问的是「有没有能解决 X 的系统」。问句不同，该写的内容、该发的阵地都不同。
客户在选型阶段已经开始问 AI：「有没有能做 XX 的系统」「XX 和 YY 有什么区别」「本地有没有靠谱的实施商」。这类问句决策周期长、单值高，但 AI 给出的名单通常只有三五个名字。
官网只有产品介绍，没有对比、选型、实施案例这类「回答型内容」；行业媒体上没有你的署名内容。
建选型类问句库 → 写对比与场景文 → 发到行业媒体与知乎 → 复测这些问句的提及变化。
「附近哪里可以…」「XX 市哪家店服务好」——这类问句带明确地域，AI 的回答往往给一个短名单。连锁品牌的实际问题是：名单里出现的是城市名，不是你的店名。
门店页是 JS 渲染的空壳，AI 抓不到内容；各平台评价没有被组织成可引用的段落。
先做可抓取性体检 → 每城每店建结构化页面（含服务项目、价格区间、覆盖范围）→ 再补问答型内容。
这类行业合规要求最严：不能讲疗效、不能承诺效果、不能虚构资质。AI 对这类内容的引用也更谨慎，通常只会引用有明确主体、有资质说明的内容。
内容要么过度营销被平台限流，要么完全没有可被引用的公开信息。
以「服务流程、人员要求、安全规范、常见问题」为主体写内容，用事实替代形容词；所有表述按国标与广告法口径审核后再发。
海外买家已经在用 ChatGPT、Perplexity 做供应商初筛。英文问句和中文问句的写法、参照的网站完全不同，需要单独建库。
独立站有产品页但缺 FAQ 结构化标注；站外几乎没有提及，AI 找不到第三方佐证。做跨境电商的还多一层：Amazon 站内 Rufus 里搜不到你。
走跨境 GEO 频道：按市场建英文问句库（含采购意图词）→ 站外四引擎与站内 Rufus 分别采样 → 补齐 FAQPage 与产品结构化数据 → 在行业目录与 B2B 平台建立外部提及。跨境怎么算的。
GEO 解决「被找到」，外呼解决「主动找」。两者共用一套客户数据：筛出来的名单进外呼，通话产生的意向进客户跟踪，形成从线索到合同的连续链路。
市场部做内容、销售部打电话，两套系统两套数据，中间断掉。
同一企业编号下打通筛查、外呼、跟进；GEO 带来的咨询也进同一条线索池。
| 特征 | 适合度 | 说明 |
|---|---|---|
| 客户会在网上搜、会在 AI 里问 | 高 | 有搜索行为是前提。纯关系型、完全靠人脉成交的生意，优先级低。 |
| 决策周期超过两周 | 高 | 研究阶段越长，AI 参与的机会越多。 |
| 行业里有明确竞品 | 高 | AI 回答通常会列名单，有名单就有位置之争。 |
| 客单价较高 | 中高 | 单值越高，值得为「出现在答案里」投入。 |
| 完全依赖线下口碑、无公开信息 | 低 | 得先把基础信息建起来，周期更长。 |
拿不准的话，做一次基线诊断最快：采样之后就知道你的行业里 AI 在怎么回答。