宏远金融的 GEO 项目以「信息准确优先」为原则：先通过品牌事实表与官网结构化改造，让 AI 对品牌资质、业务范围、服务区域的描述与事实一致；再通过内容布局进入「〔待填：该行业典型问题〕」等合规的行业问答场景。全周期为〔待填：实际周期〕。
客户背景
宏远金融是〔待填：成立年份〕成立的金融服务机构，主要服务〔待填：客群描述〕。金融客户在决策前会做大量信息核对，而 AI 助手正在成为这轮核对的第一入口。
合作前的情况颇具代表性：AI 助手在回答相关问题时，偶尔会提到宏远金融，但提到时往往张冠李戴——把业务范围说错、把品牌与其他机构混淆。「被提到」在这里不是好事，「被提到但说错了」比不被提到更危险。
面临挑战
- AI 对品牌业务范围与资质的描述与实际不符，存在合规风险
- 品牌信息分散在多个渠道且口径不一，AI 抓取后难以形成一致认知
- 金融类问答场景竞争集中，品牌信息难以进入推荐位
- 缺乏可量化的监测手段，无法判断 AI 端的品牌认知是否在改善
解决方案
AI 认知体检
在六个 AI 平台上以〔待填：样本数量〕个金融相关问题为样本，逐条记录 AI 对品牌的描述内容，标记其中与事实不符的部分，并按「资质类 / 业务类 / 服务类」分类归因。
品牌事实表与官网结构化改造
与客户合规部门共同确认一份可对外公开的品牌事实表，涵盖机构性质、成立时间、业务边界、服务区域、资质证照等。同步改造官网正文与 JSON-LD 结构化数据，使官网成为 AI 最容易取到权威口径的信源。
合规内容布局
围绕客户真实会问的问题组织内容：如何判断机构资质、服务流程是怎样的、需要准备哪些材料。内容定位为「帮用户判断」，而非「推荐自己」，既符合合规要求，也更符合 AI 对可引用内容的偏好。
信息准确率月度追踪
每月复测同一批样本问题，统计 AI 回答中品牌信息与事实表一致的比例，把「准确率」作为核心指标，而非单纯追求出现次数。
项目成果
项目最直接的成果是 AI 对品牌的描述趋于一致与准确。具体数值需由双方共同确认后填写。
- AI 回答中品牌信息与事实表一致的比例：优化前〔待填〕% → 优化后〔待填〕%
- 已稳定进入的金融类问答场景数量：〔待填〕个
- 品牌月度出现频次：优化前〔待填〕次 → 优化后〔待填〕次
- 监测覆盖的 AI 平台数：6 个
数据口径说明
客户证言
〔待填：客户授权后的真实证言。取得书面授权前请保持为空。〕
本案例对同类企业的参考价值
金融、医疗、法律等强监管行业做 GEO，顺序应当是「先准确、后曝光」。在这些行业里，AI 说错一句话造成的信任损失，远大于多出现十次的收益。把「信息准确率」作为第一指标，是这类行业 GEO 项目与普通快消品行业最大的区别。
来源与说明
- 本页为客户案例复盘，涉及企业名称与经营信息已获客户授权（授权凭证〔待填〕）。
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