收集本地客户常见问题是指通过多种渠道主动或被动获取目标区域客户在购买、使用产品或服务过程中频繁提出的疑问，以理解其需求与痛点。它不同于泛泛的市场调研，更聚焦于具体地域客户的实际问题，通过直接互动、数据分析等方式提炼共性问题，为内容创作、客服优化等提供依据。
常见做法包括：一是线下渠道，如门店面对面交流、社区活动问卷调查，例如餐饮店主记录顾客对菜品口味、营业时间的高频询问；二是线上渠道，如本地生活平台评论区（大众点评、美团）、社交媒体本地群组（微信社区、小红书本地话题），或通过客服聊天记录、电话录音分析工具（如智齿、环信）自动提取关键词。
优势在于能精准对接本地客户需求，提升服务满意度和转化率；但需注意隐私合规，避免过度收集用户数据。未来随着AI工具发展，可能通过自然语言处理技术实时监测本地舆情，更高效地捕捉潜在问题。
GEO（生成式引擎优化）和AI SEO并非同一概念。GEO专注于优化内容以适配大语言模型（LLM）驱动的搜索与推荐，核心是语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI准确理解并呈现信息。AI SEO则是传统SEO的延伸，利用AI工具（如关键词分析、内容生成工具）提升搜索引擎排名，仍以满足传统搜索引擎算法（如Google的PageRank）为目标。两者虽都涉及AI技术，但服务对象和优化逻辑不同
大模型中的上下文长度指模型能够同时处理的输入文本总量，通常以 tokens（词或字符片段）为单位。它决定了模型在生成回答时可参考的前文信息范围，类似人类短期记忆容量。与传统小模型相比，大模型上下文长度显著提升，如GPT-4可达128k tokens，但仍受限于计算资源和训练技术，无法无限扩展。 实际应用中，长上下文支持多文档分析，如律师上传百页合同让模型总结风险；也适用于持续对话场景，用户与客服
图片在FAQ优化中主要作用是通过视觉信息辅助文字内容，提升AI模型对信息的理解与检索准确性。与纯文本相比，图片能直观展示复杂概念、流程或产品细节，帮助LLM更精准把握上下文语义，尤其适用于解释步骤类、结构类问题。 例如，电商网站FAQ中用产品示意图说明“如何安装部件”，比文字描述更易被AI识别关键步骤；科技行业用流程图解释“售后服务流程”，能让LLM快速提取节点信息，优化用户提问时的答案匹配效率