随着 ChatGPT、Perplexity 等生成式搜索工具逐渐成为用户获取信息的重要入口，GEO（Generative Engine Optimization） 正在成为企业内容与搜索策略中的新课题。
但在实际落地中，很多团队都会遇到同一个问题：
在没有明确搜索量、没有固定关键词排名的情况下，GEO 的 Query 应该如何选择？
如果继续沿用传统 SEO 的“高搜索量优先”逻辑，往往会失效；
如果完全依赖主观判断，又很难向内部或客户解释“为什么是这些问题”。
为了解决这个矛盾，我们提出了一套更适合 GEO 场景的方法——
「三源合一 Query 归纳法」。
GEO Query 的起点，不是关键词工具，而是真实业务现场。
这些问题主要来自四类角色：
在这一阶段，关键原则只有一个：
保留原始问法，而不是总结后的“关键词”。
因为在生成式搜索中，模型处理的是“人怎么问”，而不是“词怎么拼”。
在明确了真实问题之后，并不意味着要立刻开始“写新内容”。
第二步是评估：
公司现有的内容资产，哪些可以被直接或间接复用？
包括但不限于：
这一步的目的，不是评判内容好坏，而是判断：
GEO 的效率，往往来自于“激活已有资产”，而不是从零生产。
尽管 GEO 不再以搜索量为核心指标，但传统搜索引擎依然是重要的行为参考源。
在这一阶段，我们关注的不是规模，而是“问题是否已经存在”：
这些信号可以帮助我们验证：
用户是否已经在用类似方式表达这些疑问。
在整合以上三类输入后，LLM 的角色并不是“生成更多问题”，
而是基于业务价值、内容可用性与触发概率，做优先级判断。
最终得到的 GEO Query 列表，每一条都具备清晰依据：
