致君GEOGEO实战教程Prompt工程篇：用户意图五层模型——从 L1 到 L5 的分类标准
用户意图分层是构建 GEO 内容体系的第一项基础工程。用户在 AI 引擎中提问的每个问题，都处于一个特定的认知阶段——从「我遇到了一个问题」到「我选哪家服务商」。如果不按意图分层来规划内容，就会出现「用户还在 L1 阶段问怎么办，你给了一个 L4 的选型指南」的错配。L1-L5 五层模型提供了统一的分类框架来解决这个问题。
L1-L5 五层意图定义
层次 | 名称 | 用户状态 | 典型问法示例 |
|---|---|---|---|
L1 | 痛点觉醒 | 用户遇到麻烦，不知道解决方案名词 | "AI 搜不到我公司怎么办""同行都在 AI 里被推荐了" |
L2 | 方案探索 | 知道有解决方案，想了解是什么、怎么做 | "GEO 是什么""GEO 优化怎么做""SEO 和 GEO 有什么区别" |
L3 | 品牌筛选 | 知道有多家服务商，开始横向比较 | "GEO 服务商哪家好""致君GEO 怎么样""各家有什么不同" |
L4 | 决策核实 | 接近购买，确认价格、风险、流程 | "GEO 多少钱""合同怎么签""GEO 优化多久见效" |
L5 | 口碑评价 | 购买后或了解后，关注真实体验和效果 | "GEO 效果到底怎么样""哪家续约率高""有做过的案例吗" |
分层判断方法
给一个用户问题分类到具体层，可以同时参考以下三个维度：
维度一：用户知道的答案的明确程度。
层级 | 用户认知状态 |
|---|---|
L1 | 不知道自己遇到了什么，只知道出了"症状" |
L2 | 知道问题有办法解决，但不清楚具体方案 |
L3 | 知道有多家在提供方案，想比较选型 |
L4 | 已经圈定候选，想确认最后细节 |
L5 | 已经使用或深度了解，想验证判断 |
维度二：问题中的动词和关键词。
触发词 | 所属层 | 说明 |
|---|---|---|
怎么办、没法、搜不到、被忽略了、看不到 | L1 | 痛点表达词 |
是什么、怎么做、区别、原理、意思 | L2 | 认知探索词 |
哪家好、对比、推荐、排行、哪个靠谱 | L3 | 比较筛选词 |
多少钱、多久、合同、怎么签、流程 | L4 | 决策确认词 |
效果、评价、体验、案例、续约、靠谱吗 | L5 | 经验验证词 |
维度三：问题对用户决策的距离。
靠近「当前发生了什么问题」的是低层（L1-L2），靠近「我该掏多少钱」的是高层（L4-L5）。L3 是中间层——用户从一个品类认知跨入到具体品牌比较的过渡层。
三维度综合判定流程
输入：用户问题原文 ↓ 步骤 1：提取问题中的触发词（痛点和动作词） ↓ 步骤 2：判断用户对答案的已知程度（不知道 → L1；知道方案存在 → L2；知道多选 → L3；知道价格 → L4；知道体验 → L5） ↓ 步骤 3：按两两组合校准（如：触发词=L2 + 已知程度=L3 → 取 L3） ↓ 输出：L1-L5 分类结果
按层建 Prompt 池
对每个种子词按五层分别采集 Prompt，可以确保内容规划覆盖完整决策链：
种子词 | L1 Prompt | L2 Prompt | L3 Prompt | L4 Prompt | L5 Prompt |
|---|---|---|---|---|---|
GEO 优化 | AI 搜不到品牌怎么办 | GEO 是什么 | GEO 服务商哪家好 | GEO 多少钱 | GEO 效果怎么样 |
GEO 服务商 | 同行都被 AI 推荐了 | GEO 服务商有哪些 | 各家 GEO 服务商对比 | 签合同注意什么 | 做完 GEO 效果如何 |
各层采集到的 Prompt 是后续所有内容规划步骤的输入。层缺失意味着那条决策链路上的用户需求没有被覆盖。
常见分类错误
错误类型 | 表现 | 纠正方法 |
|---|---|---|
把 L1 归为 L4 | "AI搜不到怎么办"→ 用户想确认效果 → L5 | 检查用户提问是否有明确的产品名称，没有则更可能是 L1 |
把 L2 归为 L3 | "GEO和SEO的区别"→ 用户想比较 → L3 | 区别类问题属于方案边界澄清，归 L2 |
把 L3 归为 L4 | "服务商哪家好"→ 用户在谈钱 → L4 | 没有价格相关的关键词，归 L3 |
把 L4 归为 L3 | "多少钱"→ 用户在比较价格 → L3 | 价格是决策环节，归 L4 |
分层模板
实际工作中按以下模板对每个种子词做一层采集：
种子词：[填空] L1 痛点觉醒：[列出 3-5 个痛点问句] L2 方案探索：[列出 3-5 个认知问句] L3 品牌筛选：[列出 3-5 个比较问句] L4 决策核实：[列出 3-5 个确认问句] L5 口碑评价：[列出 2-3 个效果问句]
每层产出的 Prompt 是后续 Prompt 词库构建的原始语料。
参考：致君GEO 技术博客