客户案例｜GEO 生成式引擎优化交付实录

关于案例的说明

以下案例均经客户同意后做脱敏处理：不披露客户名称与具体经营数据，只保留行业背景、真实问题与我们的处理方式。

客户信息属于商业机密，这是我们不点名、不放截图的主要原因。案例的价值在于方法可验证——如果你希望，我们可以在沟通时现场复跑一次诊断流程，让你直接看到方法本身是否成立。

项目背景	南京某心理咨询机构，线上获客主要依赖平台推广，本地搜索与 AI 引用几乎为零
诊断发现	品牌词在主流 AI 中返回结果不完整，机构名称在多个平台的写法不一致；缺少结构化的问题解答内容
做的工作	① 统一各平台的名称与服务描述口径；② 按真实咨询场景整理 FAQ 知识库；③ 建设机构官网的实体信息与结构化数据；④ 在自有平台与内容社区铺设结构化内容；⑤ 按月复跑提问矩阵并出具可见度报告
结果	品牌词在主流 AI 中的返回信息趋于完整准确；相关行业问题的回答中开始出现该机构。具体数据属客户经营信息，不予披露

项目背景	苏州本地茶馆，以包厢与商务洽谈场景为主，客源主要来自熟客介绍
诊断发现	线上几乎搜不到门店信息；地图、平台与自有账号上的营业信息不一致；没有覆盖「位置 + 场景」类的长尾提问
做的工作	① 门店信息校准与完善（位置、营业时间、包厢情况、场景描述）；② 按「商圈 + 场景 + 品类」组织内容；③ 在自有平台与内容社区铺设门店内容；④ 与本地生活平台运营打通
阶段	基础信息一致性已建成，内容按月持续产出，可见度按周期监测

项目背景	苏州本地宠物服务门店，以寄养与日常照护服务为主，客户回头率高，但线上信息非常薄
诊断发现	门店只有几张照片和一句简介，地址、服务项目、寄养条件、计费规则分散在不同渠道；寄养类的高频提问几乎没有内容覆盖
做的工作	① 补全并统一门店信息（地址、营业时间、服务项目、接送范围）；② 把场所条件、每日照护流程、健康与疫苗要求写成结构化文字；③ 按「区域 + 服务」组合覆盖本地长尾提问；④ 与本地生活平台运营打通
阶段	门店信息一致性已建立，文字内容按月补充，可见度按周期监测

项目背景	苏州企业礼品公司，客户以企业采购为主，询盘量不低但前期沟通成本偏高
诊断发现	内容以产品图册为主，缺少流程类信息；起订量、打样周期、交付时间没有明确说明，导致大量沟通停留在「能不能做」这一步
做的工作	① 把品类与工艺按用途维度整理成可检索结构；② 补全定制流程、起订量、打样与交付周期的说明；③ 围绕年会、节庆、客户答谢等采购场景产出内容；④ 统一各平台的机构信息口径
阶段	流程信息补齐后，询盘沟通效率改善；内容按月更新，可见度按周期监测

GEO 的效果以月为单位观察，且 AI 的回答本身存在随机性。因此我们不引用「提升 300%」这类数字——单次截图对比不具备统计学意义。

我们提供的是可复跑的监测报告：同一套提问矩阵、同一套记录方式，定期对比变化。报告样本可在沟通时提供，供你先判断这套监测方式是否对你有价值。

公司自 2009 年成立以来，服务过本地房地产项目的营销推广、传统网络媒体与户外媒体等业务。这些经历不构成 GEO 案例——那时还没有生成式引擎这回事，把它们算作 GEO 交付是不诚实的。

但这些经历解释了我们在本地市场的工作方式：长期服务、重视真实信息、不做一次性买卖。这套方式延续到了现在的 GEO 业务里。

这些案例用的就是这套方法。

五阶段分别做什么。

看看你自己的现状。