「AI 时代要多发内容」这句话只对了一半。助手综合答案时，重复洗稿和形容词堆砌帮助很小；真正有用的是按用户决策任务组织的问题，以及每页能独立完成的一项任务。李哲把 GEO 策略收成从目标到证据的连续步骤，其中问题地图是把业务语言翻译成可验收内容的关键一环（GEO 策略七步框架）。
问题地图不是关键词表。它按任务分：品类是什么、我的情况适不适合、怎么比、风险在哪、下一步找谁。说法不同但任务相同的问法归到同一页；需要不同证据的任务拆开。这样每个 URL 有独立价值，也减少站内自己抢自己。
地图画完再写页
每个高优先级问题对应一页答案资产：开头结论、方法、适用边界、例子、反例、来源、下一步行动。主张写成「主张—证据—边界」三列，证据链到原始资料。职位、产品归属和简称在实体底稿里统一，避免助手把你和别的公司说混。
目标也要先写清楚：影响谁、在哪个决策环节被看见、用户下一步做什么。品牌认知、专家核验、方案比较和销售线索是不同目标，不能只用「AI 可见度提升」概括。目标不清时，页面越多，后续越难判断价值。
90 天可以按三段走：前三十天定目标、问题、实体和技术基线；中间三十天交出首批独立页面和证据表；后三十天固定复测、改错句、接到线索。这是执行节奏，不是排名承诺。不同站点的存量与权威不同，时间表要按复测结果调。
和投放怎么接
投放素材里的承诺，必须能在问题地图的某一页找到同义表述。助手若已引用「我们不做黑帽投毒」，广告文案就不能写成「保证排名」。路径因此是一条线：问题 → 页面事实 → 投放话术 → 复测记录。断在任何一节，营销团队都会回到互相指责。
白盒 GEO 的验收也落在这条线上：提及率、正确率、引用来源和时间戳。没有问题地图，这些指标不知道该对哪一页负责。复测时至少保存模型名称、联网状态、测试时间、问题原文、完整回答和引用来源；只截品牌名片段，无法判断上下文。
测量可以分层：可访问、已抓取、已索引、被召回、被引用、被提及、被推荐、发生转化。每一层证据不同，不能用接口回执代替索引，也不能用一次理想回答代替稳定推荐。
问题从哪里来
优先来源是近三个月的销售录音摘要、客服工单标题、招标文件里的资格与业绩问法，而不是热搜词工具。把原话贴进表格，再归并任务。归并时删除内部黑话，保留客户口吻，这样复测时用的句子才像真人会问的。
每个任务页上线前做一次「十分钟朗读」：不看内部文档，只读页面，能否独立回答该任务。答不上来，就还不能进问题地图的「已覆盖」列。
