客户案例

案例一：SaaS 工具品牌 · 3 个月 AI 出镜率提升 220%

行业：企业服务 SaaS | 套餐：成长版 | 周期：12 周

问题：品牌在豆包、Kimi、DeepSeek 等 AI 引擎中几乎"查无此人"，用户提问"项目管理软件推荐"时，答案只列出头部竞品。

诊断：可抓取性 72 分（SPA 空壳导致 AI 爬虫读不到内容），可抽取性 35 分（页面全是营销文案，无可抽取的事实块），权威信号 28 分（外部信源稀少）。

改造：部署 llms.txt 和 JSON-LD，新增 15 个结构化事实块（产品定义、核心功能、定价对比、FAQ），建设 8 个外部权威信源。

结果：第 4 周 AI 出镜率从 8% 升至 24%，第 12 周达到 35%，在 3 个引擎的"项目管理软件推荐"答案中被引用。

案例二：消费电子品牌 · 跨引擎一致性从 42 提升至 86

行业：消费电子 | 套餐：旗舰版 | 周期：8 周

问题：不同 AI 引擎对该品牌的描述差异极大，有的甚至把品牌名称和品类搞错，导致 AI 答案中出现错误信息。

诊断：跨引擎一致性 42 分，权威信号 31 分，结构规范 20 分。

改造：统一品牌知识图谱，在官网部署标准化的品牌定义和产品参数块，建设百科词条和行业报告信源矩阵。

结果：跨引擎一致性 8 周内从 42 提升至 86，AI 引擎中的品牌描述准确率从 55% 提升至 92%。

案例三：B2B 工业品品牌 · 首次进入 AI 推荐列表

行业：工业制造 | 套餐：成长版 | 周期：6 周

问题：品牌知名度有限，AI 引擎在回答相关行业问题时完全不提及该品牌。

诊断：对题性 25 分（官网内容与用户实际提问的匹配度极低），可抽取性 40 分。

改造：基于 AI 采样数据反推用户真实提问，重构官网内容结构，新增 20 个对题事实块，覆盖用户高频问题。

结果：第 6 周，在豆包和 DeepSeek 的"XX设备选型"类问题中首次被引用，月均 AI 曝光量从 0 增至 1200+。

案例四：教育科技品牌 · GEO 健康分 3 周提升 18.2 分

行业：教育培训 | 套餐：成长版 | 周期：3 周

问题：GEO 健康分 64.8，六维中权威信号和结构规范两项严重短板。

改造：部署 JSON-LD 标注，新增 FAQ 结构化内容块，建设 5 个教育行业权威信源。

结果：3 周内 GEO 健康分从 64.8 提升至 83.0，权威信号从 58 提升至 79，结构规范从 85 提升至 94。