远洋科技的 GEO 全案执行周期为〔待填：实际周期〕。核心做法是把品牌信息从「官网自说自话」改造为「AI 可结构化理解的知识图谱」，再在六大 AI 平台系统性布局可被引用的内容源，最后用月度监测数据驱动迭代。
客户背景
远洋科技成立于 2015 年，主营智能制造解决方案，拥有专利技术〔待填：专利数量〕项，客户以长三角地区的制造企业为主。这类企业的获客路径高度依赖「方案选型」阶段的信息获取，而这一阶段正在快速向 AI 助手迁移。
合作前的核心问题不是「没人知道远洋科技」，而是「AI 不知道远洋科技」。品牌在传统搜索引擎有一定位置，但在 AI 助手的回答里几乎没有痕迹，而采购方已经习惯先问 AI 再看官网。
面临挑战
- AI 助手的行业问答中品牌出现频次极低，采购方在选型阶段看不到品牌
- 品牌信息在公开网络中零散且不一致，AI 对品牌定位的理解存在偏差
- 竞品在 AI 搜索中已有布局，先发差距随时间扩大
- 传统 SEO 流量增长放缓，需要新的自然流量入口
解决方案
我们为远洋科技设计了 GEO 全案营销方案，按「先让 AI 看懂、再让 AI 引用、最后用数据校准」的顺序推进，包含四个模块。
AI 搜索现状诊断
以「智能制造解决方案推荐」「〔待填：该行业核心问题〕」等〔待填：问题数量〕个真实提问为样本，在豆包、DeepSeek、通义千问、元宝、Kimi、文心一言六个平台逐条测试，记录品牌是否出现、出现在什么位置、与事实是否一致，形成基线报告。
品牌知识图谱梳理
把企业名称、品牌名、成立年份、主营产品、技术资质、服务区域、典型案例等要素整理为结构化、口径统一的品牌事实表，并同步到官网全站的页面正文与结构化数据中，确保 AI 抓取到的是同一套说法。
内容优化与外部信息源布局
改造官网页面的语义结构（结论前置、段落切分、直接回答框、对比表格），并在行业媒体、企业信息平台等 AI 常用信源上发布可被引用的品牌内容，补全品牌在公开网络中的信息缺口。
月度监测与迭代
按固定样本问题集每月复测六个平台，跟踪出现频次、推荐位次与信息准确率的变化，据此调整内容策略与投放重心，形成闭环。
项目成果
经过〔待填：实际周期〕的执行，远洋科技在 AI 搜索中的表现出现可观测变化。以下数据需由我方与客户共同确认后填写，未确认前请勿对外发布。
- 品牌在六大 AI 助手回答中的月度出现频次：优化前〔待填〕次 → 优化后〔待填〕次
- 「智能制造解决方案」等核心问题场景中的品牌推荐位次：〔待填〕
- 品牌信息准确率（AI 回答与品牌事实表一致的比例）：优化前〔待填〕% → 优化后〔待填〕%
- AI 搜索来源带来的官网访问占总访问量的比例：〔待填〕%
数据口径说明
为避免「数据好看但说不清怎么来的」，本案例的每一项数据都需标注统计口径。以下字段请在替换为真实数据时同步填写，否则建议从页面中删除对应结论。
客户证言
〔待填：客户授权后的真实证言原文。取得书面授权前，请保持本段为空或整段删除，不要使用未经确认的表述。〕
本案例对同类企业的参考价值
制造业是典型的「决策链长、选型依赖信息」的行业，也是目前 GEO 投入产出比较高的行业之一。远洋科技的案例说明：GEO 不是把官网关键词堆上去，而是先把品牌事实变成 AI 能理解的结构，再持续供给可被引用的内容。这个过程需要时间，但一旦建立起来，竞品追赶需要同等周期。
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〕）。
- 页内所有效果数据均标注统计口径，未标注口径的数据不作为效果承诺。
- GEO 效果受行业竞争度、品牌基础、AI 平台算法变化等多重因素影响，不同企业、不同周期的结果不具备可比性。
- 本页内容不构成对任何效果的保证，具体服务内容与交付标准以双方签订的服务合同为准。
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