GEO 问题清单应该来自客户真实会问的问题，可以从五个来源收集：销售和客服的高频咨询、询盘和邮件、搜索平台的相关问题和联想词、行业论坛与问答社区、竞争对手官网的常见问题。按认知、比较、选择、使用四种类型整理，去掉带企业名称的问题，每个问题记录来源和优先级，并在开始测试前由企业确认。
为什么问题清单是 GEO 的起点
GEO 关注的是：客户在 AI 助手里提问时，回答中会不会提到企业、说得准不准确。所以第一件事就是确定“客户会问什么”。
问题清单决定了后面所有的工作：现状测试用它提问，内容建设围绕它写作，复测用它对比。如果清单里都是客户不会问的问题，测试结果再好看也没有意义；如果漏掉了客户最常问的问题，就会错过最重要的机会。
五个收集来源
1. 销售和客服的高频咨询。 这是最直接的来源。请一线人员列出客户最常问的二三十个问题，尤其是在联系企业之前就会问的问题，例如“珠海有哪些做企业 AI 培训的公司”“工业设备维修外包怎么收费”。
2. 询盘、邮件和聊天记录。 回顾最近几个月的客户咨询，看客户第一句话通常怎么问，使用了哪些词。客户的说法往往和企业内部的说法不一样。
3. 搜索平台的相关问题。 在常用搜索引擎中输入核心业务词，看联想词和“相关搜索”。这些反映了大量用户的真实提问方式。
4. 行业论坛和问答社区。 看看潜在客户在讨论什么、对比什么、担心什么。
5. 竞争对手官网的常见问题。 竞争对手整理的问题，可以帮助发现自己遗漏的方面。
四种问题类型
把收集到的问题按客户决策的阶段分类：
- 认知类：了解概念和方法。“GEO 是什么？”“企业 AI 培训一般包括哪些内容？”
- 比较类：比较方案和选项。“GEO 和 SEO 有什么区别？”“线上培训和线下培训哪个好？”
- 选择类：寻找供应商。“广东有哪些做 WorkBuddy 培训的公司？”“选择 GEO 服务商要注意什么？”
- 使用类：购买后或使用中的问题。“培训后员工不用怎么办？”
选择类问题最直接影响客户联系谁，通常优先级最高；但认知类和比较类问题能让企业在客户决策早期就被看到，同样重要。
去掉无效问题
带企业名称的问题。 例如“某某公司的服务怎么样”，这类问题几乎一定会提到企业，测试结果说明不了企业在客户自然提问时的表现。可以单独测试品牌信息的准确性，但不应计入主要的提及率。
过于冷门的问题。 只有企业自己会这样问，客户不会这样说。
范围过大的问题。 例如“什么是人工智能”，与企业业务关系太远。
清单的格式
每个问题记录：问题原文、类型、来源、优先级、对应的企业业务。初次整理建议控制在三十到八十个问题，太少覆盖不全，太多测试和复测的工作量过大。
由企业确认，并定期更新
问题清单需要企业的销售或市场负责人确认，确保符合客户的实际情况。之后每隔几个月更新一次：加入新出现的问题，删除不再相关的问题。但核心问题要保持稳定，才能在复测中对比变化。
远行者科技的做法
在 GEO 服务的现状测试阶段，我们和企业一起从上述来源收集问题，分类整理并去掉无效问题，由企业确认后作为测试和复测的固定清单。清单和测试方法都会交给企业，企业内部也可以自行复测。
常见问题
问题清单需要多少个问题？
初次整理通常三十到八十个比较合适，覆盖主要业务和四种问题类型。业务线较多的企业可以按业务线分别整理。
同一个问题换个说法要分别测试吗？
核心问题可以准备两三种常见说法，因为 AI 对不同说法的回答可能不同。但不要无限扩展，选择客户最常用的说法即可。
问题清单可以用 AI 生成吗？
可以用 AI 帮助扩展和整理，但必须以真实的客户咨询为基础，并由熟悉客户的人确认。纯粹由 AI 想象出来的问题，可能与客户实际提问方式不符。
参考资料
把方法放进一项具体工作。
越来越多客户会先问豆包、DeepSeek、腾讯元宝、Kimi 等 AI 助手，再决定联系谁。远行者科技提供 GEO（生成式引擎优化）服务：先测出企业在 AI 回答中的现状，再整理官网和公开资料，让 AI 更容易找到、读懂并准确引用企业信息，并按固定问题清单定期复测。
