语义重塑 / Schema 结构化改造
官网加载 Organization、Product、TechArticle、FAQPage 等结构化标记；把 TDS/COA 中的 BET 比表面积、孔容、吸油值、粒径分布、纯度等参数从 PDF 中释放为机器可读字段。
- 产品实体与参数字段建模
- llms.txt 与 AI 爬虫放行核查
- 技术文档 HTML 化与可索引化
METHODOLOGY 方法论
AI 不是搜索引擎，
AI 不是搜索引擎，
它在挑选「可以负责任地说出口」的事实
生成式 AI 给出的是答案而非广告。要被它推荐，你必须先成为它眼中可验证、可交叉印证、可结构化引用的事实来源。这就是 GEO 与传统 SEO 的根本区别。
GEO vs SEO
换了阵地，也换了规则
| 维度 | 传统 SEO | GEO 生成式引擎优化 |
|---|---|---|
| 目标 | 在结果列表中排名靠前 | 在生成的答案里被点名引用 |
| 竞争单位 | 关键词与页面 | 事实、参数与实体关系 |
| 内容形态 | 面向人的营销文案 | 面向模型的结构化技术语料 |
| 信任来源 | 外链数量与权重 | 多源交叉验证的一致性 |
| 衡量指标 | 排名、点击率 | 提及率、推荐位次、被引用来源 |
三项核心能力
我们具体做什么
权威语料喂养 / 外部交叉验证
模型对单一来源的自述持保留态度，但会信任「多个独立来源说法一致」的事实。我们在行业技术媒体、专业社区、LinkedIn 与文档平台系统性投放专家级内容。
- 技术长文与应用文章排期
- 行业平台词条与数据库收录
- 白皮书与选型指南
大牌型号截流 / Equivalent 策略
建立你的牌号与国际大牌型号之间的参数对标关系，让 AI 在买家询问「X 型号的替代方案」时，能有依据地把你的牌号作为候选输出。
- 竞品型号参数对标库
- 替代方案场景内容
- 应用×体系×推荐牌号选型表
交付流程
四个阶段，每阶段都有可验收的交付物
第 1 阶段 · AI 能见度诊断（第 1 周）
梳理买家真实提问语言，在 4 大主流模型中实测品牌与竞对的被推荐情况。
交付：《AI 能见度诊断报告》含实拍截图与差距分析。
第 2 阶段 · 语义资产建模（第 2–5 周）
官网 Schema 改造、产品参数结构化、型号对标库与场景选型表建库。
交付：结构化数据上线清单 + 型号对标库。
第 3 阶段 · 权威语料投放（第 4 周起持续）
技术长文、白皮书、行业平台内容按周排期投放，形成多源交叉验证。
交付：内容发布台账与外部收录记录。
第 4 阶段 · 监测与迭代（每月）
复测 AI 提及率与推荐位次，按数据调整语料策略。
交付：《AI 提及率月报》与下月排期。
效果衡量
不用「感觉变好了」交差
每一项都可以由你自己在模型里复现。
提及率
目标品类问题中，品牌被点名的问题占比。
推荐位次
在 AI 给出的候选名单中排在第几位。
被引用来源
AI 引用的是哪些页面——官网还是第三方语料。
参数准确度
AI 复述你的产品参数时是否准确无误。
不确定值不值得做？先看诊断结果
我们用海外买家的真实提问语言，在 ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini 中实测你的品牌与主要竞对，3 个工作日内交付带截图的《AI 能见度诊断报告》。看完再决定。