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智能制造某工业设备制造商
某工业设备厂商：GEO三个月，AI推荐里的品牌提及率翻了近三倍
企业在线下渠道很强，但在AI搜索中几乎不存在。我们用三个月完成从基线诊断到信源布局的全流程。
品牌提及率 12% → 34%
起点：基线诊断
我们在六大国产AI引擎中测试了该品牌的核心业务问题（如「XX设备哪家好」「XX行业设备供应商推荐」）。
结果不乐观：
| 指标 | 基线值 |
|---|---|
| 品牌提及率 | 12% |
| 信息准确率 | 58% |
| 跨引擎口径一致性 | 低 |
更麻烦的是，模型偶尔会把该品牌与另一家同名企业混淆。
第一阶段：信任基建
- 统一实体：梳理品牌的标准表述、产品线命名、核心资质，建立统一实体描述
- 结构化改造：把企业资质、项目案例、技术参数改写为机器可读、可核验的结构化表达
- 官网改造：补充FAQ结构化数据与权威信源引用
第二阶段：信源布局
按四级信源分层推进：
- 权威背书（行业协会报告、媒体报道）
- 付费媒体投放
- 企业官方矩阵（官网、公众号、白皮书）
- 自媒体矩阵（知乎、头条等）
结果（第 3 个月复测）
- 品牌提及率 12% → 34%
- 信息准确率 58% → 89%
- 同名企业混淆问题消除
- 来自AI渠道的咨询线索开始可追踪，月均十余条有效留资
说明
GEO 是持续运营型工作，信源建设有累积周期。三个月的成绩来自密集投入，长期效果依赖持续维护。