餐饮、口腔、财税、工厂：不同行业的 GEO，重点完全不同

餐饮：回答“附近吃什么”

用户的问法高度依赖位置：“东关街附近有什么正宗淮扬菜”“惠州马安有什么好吃的盐焗鸡”。所以餐饮 GEO 的核心是三组词：地点词、品类词、菜品词。

• 内容形式：攻略、必吃清单、聚餐推荐，比品牌故事更容易被引用
• 视觉：招牌菜信息卡、门店地址卡，适合旅游与点评平台
• 一致性：营业时间、人均、停车信息要准确，AI 会直接复述

在丘广盛盐焗鸡的案例里，豆包的推荐理由“招牌古法盐焗鸡、适合家庭朋友小聚、停车免费”与门店真实定位完全一致——这正是信息被准确读取的结果。

口腔与医疗：先回答顾虑

患者问 AI 的问题背后，往往是担心：贵不贵、会不会被过度治疗、医生资质如何、孩子几岁可以矫正。

• 内容要回答顾虑，而不是承诺效果
• 资质、医生信息要可核验，避免夸大用语
• 名称与地址的多种写法要统一（诊所常见“品牌名”“主体名”“小区名”混用）

财税与专业服务：证明“能处理难的事”

“惠州代理记账哪家好”是一个高度同质化的问题。突围的关键是讲清楚差异化能力：乱账整理、合规账搭建、税务稽查应对、高新认定辅导。

真实的从业经历比形容词更有说服力。比如一家财税公司的创始人最早做知识产权和项目申报，因为客户申报高新需要财务数据，才成立了自己的财务公司——这样的来历，AI 会作为可信的背景信息引用。

工厂与 B2B：资料底座决定一切

很多工厂的公开信息几乎为零，或者散落在企业信息平台上、互相矛盾。采购方问 AI 的是：谁能做、能不能定制、交期多久、有没有资质。

• 先做企业资料档案：主体、地址、产品、资质、案例、FAQ
• 官网和行业垂直平台优先
• 内容围绕选型、工艺、应用场景展开

共同点

行业不同，底层原则一样：目标问题具体、信息全网一致、事实可以核验。在动手之前，先用该行业的真实问句做一次信源测试，看 AI 在这个行业里习惯引用哪些平台。