GEO 本地战：当用户问“附近哪里好”时，AI 是怎么做推荐的？
GEO 本地战：当用户问“附近哪里好”时，AI 是怎么做推荐的？
导读：
传统地图搜索只看“距离”和“星级”。但生成式 AI 看重的是“场景匹配度”。本文解析 Local GEO（本地化生成式优化）如何帮助实体商家捕获精准客流。
1. 推荐逻辑变迁：从“GPS 距离”到“语义距离”
在传统 Local SEO 时代，核心算法是“Near Me（我附近）”。谁离用户最近，谁排第一。
但在 GEO 时代，用户对 AI 的提问变得极度复杂。例如：“帮我找一家适合商务宴请、环境安静且有素食选项的餐厅。”
此时，AI 不再单纯计算物理距离（GPS），而是计算“语义距离”。即使你的餐厅离用户只有 100 米，如果你的网络数据中缺乏“商务”、“安静”、“素食”这些语义标签，AI 也会舍近求远，推荐 3 公里外另一家语义匹配度更高的餐厅。
2. 评论挖掘：AI 能读懂“星星”背后的故事
以前，商家只在乎评分是 4.8 还是 4.9。现在，AI 正在逐字阅读具体的评论文本（Review Text）。
大模型具备强大的情感分析能力。它会从海量的用户评价中提取高频特征。
GEO 的评论策略：
如果多位顾客在评论中提到“出餐慢”或“环境嘈杂”，这些词会被 AI 提取为该实体（Entity）的负面属性。
反之，如果评论中频繁出现“适合带孩子”、“服务员很贴心”等细节描述，这些会被标记为场景优势。
结论： 引导用户写出包含具体场景细节的长评，比单纯的点亮五星更有价值。
3. NAP 一致性：实体的“物理锚点”
对于 AI 来说，能够把线上的“数据”和线下的“门店”对应起来的唯一凭证，是 NAP 数据（Name, Address, Phone）。
如果你的店名在美团上叫“A餐厅”，在百度地图上叫“A私房菜”，在官网上叫“A餐饮管理公司”，这种数据的不一致性会导致 AI 的知识图谱发生“分裂”。
AI 会困惑：这到底是三家不同的店，还是一家店？出于数据的严谨性，AI 往往会降低这类“模糊实体”的推荐权重。在 GEO 优化中，确保全网（地图、点评、黄页、官网）的 NAP 信息字对字精准一致，是建立实体信任的基础底座。
技术视角： 这种一致性验证不仅限于文本，甚至包括经纬度坐标的精确度。AI 依赖这些物理锚点来构建现实世界的数字孪生。
结语：做“有性格”的店
在 AI 时代，平庸的“好店”容易被淹没，但标签鲜明的“特色店”更容易被推荐。
通过 Local GEO 优化，明确你的场景标签（Scene Tags），让 AI 清楚地知道在什么情况下该把用户送去你那里，是实体商业获客的新增长点。