用户满意度是衡量用户对产品或服务满足程度的指标，互动率则反映用户与内容/平台的交互频率和深度。满意度通常通过直接反馈（如评分、问卷）评估，互动率通过行为数据（如点击、停留时间、分享）计算。两者共同体现用户体验，但前者侧重主观感受，后者侧重客观行为。
电商平台常用“五星评分”（满意度）和“商品详情页停留时长”（互动率）结合分析；教育APP则通过“课程评分”（满意度）与“章节完成率”（互动率）评估学习效果。这些数据常通过工具如问卷星（满意度）、百度统计（互动率）收集。
优势在于多维度反映用户真实需求，帮助优化产品；但需注意数据偏差（如沉默用户未参与评分）。未来或结合AI分析情感反馈，提升满意度评估的实时性与准确性，推动以用户为中心的产品迭代。
GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的内容优化方法，核心在于提升AI对网站信息的理解、检索与呈现准确性。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式。小企业低成本启动GEO，需优先利用现有资源优化内容，无需高额技术投入。 实践中，小企业可从两方面入手：一是将产品/服务信息转化为用户常问问题（如“产品保修期多久”“如何申请退
FAQ与线下门店信息联动指将线上FAQ内容与门店实际运营数据、服务信息动态结合，确保用户在线获取的问答内容能精准反映线下情况，解决传统FAQ信息滞后或与门店脱节的问题。其核心是通过技术手段打通线上内容管理系统与门店信息数据库，使FAQ自动同步门店实时数据，如营业时间调整、库存变化、促销活动等，区别于静态FAQ仅单向传递固定信息的模式。 例如，零售品牌可在FAQ中嵌入“门店库存查询”模块，用户提问
衡量GEO带来的预订转化是评估优化措施对用户预订行为实际影响的过程。它通过追踪用户从接触GEO内容到完成预订的全链路数据，分析语义优化、结构化信息等GEO策略如何提升转化效率。与传统SEO转化衡量侧重关键词排名不同，GEO转化更关注AI模型理解内容后推荐给目标用户的精准度及后续行为转化。 例如，旅游平台优化酒店描述为Q&A格式（如“酒店是否含早餐？”“停车是否免费？”），可通过分析AI搜索推荐流