AI 时代，全行业曝光坑位从一页 50 个，塌缩成一个答案里的 3 个——3 席之内，通吃；3 席之外，归零。本地消费从提问到进店往往只有几十分钟，答案即时兑现成到店。
一家店真正值得争的场景词通常 15–40 个——先打你最有证据的 5 个。
本地生活获客的本质没变——在对的场景出现在对的用户面前。变的是匹配的执行者：平台时代靠排名竞价，AI 时代靠「场景身份」。排名是别人的，场景身份是自己的。另外，微信小微等入口正在打通「推荐→小程序→下单」——商家不接入，AI 将无法推荐及调用。
| 层 | 名称 | 用户核心问题 | 流量 | 内容角色 | 胜负手？ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 场景词枚举 | 「凌晨两点的火锅」「能安静聊天的餐厅」 | — | 人群×场景×时段×业态做笛卡尔积 | 全部战场 |
| 2 | 真实供给盘点 | 你的场地 / 菜单 / 服务能接住哪些场景 | — | 按供给×热度排序 | 先打 5 个 |
| 3 | 场景身份建设 | 场景词显性写进内容与评价 | — | 让 AI 认出你 | ★ 胜负手 |
| 4 | 交易链路接入 | 小程序 / 团券 / 订座接入 AI 入口 | — | 即时兑现 | 不接入=不推荐 |
铁律：「凌晨两点的火锅」比「超好吃的火锅」对 AI 的信号强十倍——场景词要显性写进探店视频标题、评价引导和达人 brief 里。
本地生活 GEO 的核心是「场景身份 + 评价矿 + 交易接入」。五类资产每类至少 5 条。
人均 / 套餐 / 时段价差讲清楚。
示例：《4 个人 200 块在 XX 店怎么吃》明码标价、不推销承诺、差评回应。
示例：《我们店不推销，菜单价全公示》场景供给清单：包间 / 停车 / 营业到几点。
示例：《凌晨 2 点、带包间、能停车——都能接》什么场景不适合来（如实告知）。
示例：《人多嘈杂，想安静聊天建议去 XX 包间》带场景词的评价引导、POI 信息完善、小程序接入。
示例：《「能带狗」的评价，就是最好的信源》本地生活配比建议：元宝 40% / 千问（高德）25% / 豆包 25% / DeepSeek 10%——POI 与评价体系同步攻坚。
| 平台 | 内容形态 | 引用偏好 | 本地生活 / 实体操作要点 |
|---|---|---|---|
| 豆包 | 15–60s 短视频 + 头条图文 | 约 69% 引用近 30 天内容 | 探店短视频：标题显性写场景词 |
| 元宝 | 公众号 1500–3000 字原创 | 约 71% 引用 72 小时内内容 | 场景化种草图文，抢「附近哪家好」 |
| DeepSeek | 技术长文 2000–5000 字，结论前置 | 偏好 .gov / .edu / 知乎 / CSDN | 本地长尾攻略内容铺设 |
| 千问 | 商品 / 套餐详情页、案例 POI | 直接执行任务型 | 高德 POI + 评价完善，接入交易链路 |
发布节奏：每周 ≥5 条，保持各平台近 30 天有更新——AI 偏好新鲜信源。
用「人群×场景×时段×业态」跑一遍笛卡尔积，选定 5 个主攻场景词。
盘点每个场景的真实供给（有什么设备 / 空间 / 服务），够不着的不硬打。
在 4 平台问同类问题截图，算「答案份额」= 被推荐次数 ÷ 测试轮次。
实体 / 关系 / 证据 / FAQ 四张表，只写事实 + 具体数字，这是合规底座。
按平台配比把知识库改写成各平台适配内容，持续投喂。
小程序 / 团券 / 订座接入 AI 入口——不接入，AI 无法推荐及调用。
每周看监测指标，每月多平台复盘，淘汰低推荐、加投高推荐内容。
知识库搭建 + AI 体检 + 前 20 篇内容。交付：4 张知识表 + 选题库 + 20 篇。验收：5 类资产各 ≥5 条，4 平台均有内容。
多平台铺量 + 监测调优。交付：累计 50 篇 + 监测周报。验收：答案份额 ≥15%，胜负手层内容推荐率最高。
转化承接 + 复盘迭代。交付：36h 转化 SOP + 月度复盘。验收：答案份额 ≥30%，留资成本下降。