对话产品引用内容时，会更偏向有依据的表述。数据用得好，能明显提升可信度。讲几个实操要点。
一、优先放可核验的具体数据
相比"效果不错"这类模糊说法，带具体口径的数据（如样本量、周期、占比）更像能引用的依据。但前提是有真实出处，不能凭空编。事实怎么写得可验证，参考 被 AI 引用前要补的三块信息 。
二、标注来源与时间
数据来自哪份报告、哪个时间点，写清楚比堆数字更重要。模型判断新鲜度时，发布时间本身就是信号之一。
三、避免无依据的数字夸张
没有出处的大数字既不可信，也踩合规红线。宁可少写，也不要写无法支撑的表述。常见误区见 GEO 常见误区 。
小结
GEO 内容里的数据，价值在"可核验"而非"够大"。放真实数据、标清来源、守住合规，比堆砌数字更利于被引用。
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