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一、先明确：AI 搜索 GEO 关键词的核心特征

• 显性地理：城市 / 区县 / 商圈、POI、服务半径（3 公里内、同城）
• 隐性地理：区域偏好、本地场景、气候 / 节日 / 出行相关
• 典型格式：[地域]+[人群 / 场景]+[需求 / 痛点]+[解决方案]

二、五步挖掘法（实操流程）

1. 抓取 AI 原生提问（核心数据源）

• 手动采集：在文心一言、豆包、GPT、百度 AI 搜索等平台，输入核心词，收集相关问题、下拉提示、追问、总结句。
  例：搜 “泰州 餐饮”，提取 “泰州海陵区适合家庭聚餐的餐厅”“泰州哪里有正宗早茶”。
• 工具采集：用飞柚 GEO、5118 AI 词库、百度关键词规划师 AI 版、Semrush AI 模块，批量导出带地域的 AI 提问词。
• 本地数据：从美团 / 大众点评、高德 / 百度地图、本地社群、到店咨询记录，提取用户常问的地域化问题。

2. 按地理颗粒度分层（精准覆盖）

• 省级 / 城市群：江苏 泰州 餐饮、长三角 本地生活服务
• 城市级：泰州 海陵区 美食、泰州 姜堰区 民宿
• 区县 / 商圈：泰州 海陵 万象城 餐厅、泰州 姜堰 溱湖 农家乐
• POI / 地标：泰州 凤城河 附近 酒店、泰州 溱潼古镇 周边 特产
• 服务半径：泰州 3 公里内 洗车、泰州 同城 鲜花配送

3. 场景 + 痛点 + 地域组合（高转化词）

• 人群 + 地域：泰州 宝妈 早教、泰州 创业者 注册公司
• 场景 + 地域：泰州 婚礼 场地、泰州 出差 酒店
• 痛点 + 地域：泰州 梅雨 防潮、泰州 冬季 供暖
• 组合公式：地域 + 人群 / 场景 + 痛点 + 解决方案
  例：泰州海陵区 宝妈 宝宝辅食 哪里买、泰州姜堰区 工厂 环保设备 服务商

4. AI 工具批量拓展（快速扩量）

• 指令模板（给 ChatGPT / 豆包）：

  我是做泰州本地餐饮的，帮我生成 50 个 AI 搜索常用的 GEO 关键词，格式：[泰州 + 区县 / 商圈 / POI]+[人群 / 场景]+[需求 / 痛点]，要自然对话式、长尾、带本地特色。
• 二次拓展：把生成的词放入百度指数、微信指数、抖音巨量算数，看搜索量、趋势、竞争度。

5. 交叉验证与筛选（去伪存真）

• 多平台对比：文心一言、豆包、GPT、百度 AI、抖音 AI 的词，取重合度高、提及频率高的词。
• 流量验证：用5118、Ahrefs、百度关键词规划师查搜索量、CPC、竞争度，优先选中低竞争、中高搜索量的词。
• 意图验证：判断词是信息型（哪里有）、交易型（多少钱）、本地服务型（上门），匹配业务目标。
• 去重清洗：删除重复、宽泛、无地域意图的词，保留精准、场景化、可落地的词。

三、工具清单（高效挖掘）

四、落地与优化

• 词库搭建：按地域层级 + 业务类型 + 意图分类，建立可迭代的 GEO 关键词库。
• 内容植入：把关键词自然融入官网、本地店铺、问答、短视频文案、AI 训练数据，标注地理标签（经纬度、行政区划）。
• 动态优化：每月更新词库，删除低流量词，新增 AI 新出现的地域提问词，适配算法更新。

五、避坑要点

• 拒绝堆砌：不用 “泰州 餐饮 好吃 推荐” 这类无逻辑堆砌，用自然对话式长尾词。
• 避免宽泛：不用 “泰州美食”，用 “泰州海陵区适合家庭聚餐的江浙菜餐厅”。
• 本地化：结合本地特色、方言、地标，提升 AI 识别与用户匹配度。