潜在客户通过 ChatGPT、豆包、百度 AI 等平台寻找供应商和解决方案。
Case study
官网知识资产与问答矩阵梳理
面向 AI 搜索和生成式问答平台，围绕提及率、答案准确性和引用来源建设可持续复测机制。
项目快照
让 AI 搜索更准确理解企业
GEO 案例不是工业项目案例，而是围绕品牌在生成式问答中的可见性、准确性和引用机会展开。
建立问题集、内容缺口、官网结构和可被引用的权威材料。
持续跟踪提及率、答案准确性、引用来源和内容补齐优先级。
AI 已经参与客户调研，但官网内容不够“可引用”
客户在生成式问答里搜索供应商时，AI 往往根据公开内容、第三方资料和已有语义关系生成答案。
- 品牌被提及概率不稳定，业务描述容易偏差。
- 官网缺少面向 AI 理解的产品边界、FAQ 和案例证据。
- 缺少持续复测机制，无法判断内容更新是否有效。
把官网整理成 AI 能理解的知识资产
誉鑫围绕真实采购问题建立问答矩阵，检查 AI 回答表现，再把缺失内容补到产品页、方案页、案例页、资质页和资源内容中。
- 按采购、对比、资质、案例、产品边界建立问题集。
- 记录品牌提及、答案准确性、引用来源和竞品同屏情况。
- 按月复测，把结果反馈到内容更新和官网结构调整中。
实施路径
从诊断到持续复测
GEO 不是一次性改页面，而是一套持续维护企业知识资产的方法。
建立客户问题集
围绕采购、对比、推荐、资质、案例等场景模拟真实提问。
检查 AI 答案表现
记录品牌提及、业务描述、引用来源和竞品同屏情况。
补齐内容资产
完善产品页、方案页、案例页、资质页、FAQ 和行业问答。
月度复测修正
持续观察答案变化，把复测结果反馈到内容更新计划。
项目成果
让内容从展示材料变成可被引用的依据
GEO 案例页需要说明方法和边界，不承诺控制 AI 回答，而是提高被准确理解和引用的机会。
明确哪些问题回答不准确
把平台、提问方式、回答偏差和缺失来源整理成可执行清单。
补齐产品、案例与资质证据
让官网内容更适合被 AI 搜索理解、提及和引用。
持续观察答案变化
用月度复测判断内容更新后的可见性和准确性变化。
想知道企业是否被 AI 正确理解？
可以先从品牌提及、答案准确性、引用来源和内容缺口四个维度做一次诊断。