合作背景
客户是一家 HR 薪酬管理系统厂商，产品能力在垂直场景里并不弱，但线上获客高度依赖销售拜访。当潜在客户开始用 AI 助手做选型调研时，品牌在 AI 答案里的缺位，直接变成了销售环节的解释成本——每一次见面，都要先从“为什么 AI 没提我们”讲起。
优化路径
把品牌事实收敛成结构化语料
统一各渠道的品牌信息口径，把产品能力、适用场景、服务体系整理成大模型容易识别与引用的结构化内容，解决“AI 查不到、查到也不准”的问题。
按 AI 的阅读偏好重写内容
放弃关键词堆砌，改为贴合提问意图的问答式内容与语义实体表达，让内容从“给人看的营销稿”变成“AI 能直接引用的答案素材”。
建立可追溯的监测与归因
对品牌在主流 AI 平台的提及、提及位置与推荐率做持续监测，让每一次内容动作都能对应到可见度的变化，预算有依据、迭代有方向。
执行节奏
从诊断到迭代的六步闭环，每一步都有明确产出。
本案周期持续陪跑 · 按月迭代
01
诊断调研
盘点品牌在主流 AI 平台的实际呈现，定位信源缺口与被竞品占位的问题场景。
02
语料搭建
把分散在各渠道的品牌事实收敛成结构化、可被大模型读取的知识资产。
03
内容优化
按各平台抓取偏好重写内容，补齐结构化标记与权威信号。
04
信源分发
通过垂直媒体、权威门户与自有官网同步分发，形成多源交叉验证。
05
监测复盘
跟踪各平台引用次数与可见度变化，定位仍未被召回的问题场景。
06
迭代优化
按监测结果调整内容与信源结构，进入下一轮优化。
效果数据
优化前后对比
合作前基线37.08%
合作后83.2%+46.1 pt
增幅+46.1 pt
相对提升2.24×
统计平台6
出于客户信息保护，本页不展示后台截图；效果数据来自主流 AI 平台的公开回答实测。
单项数据监测
数据更新 2026-10-08
37.08%
优化前
83.2%
优化后
主流 AI 平台加权
+46.1 pt
可见度提升幅度
同比口径一致
AI 收录监测
该项目在主流 AI 平台的收录、曝光与线索转化表现。
监测中
演示数据
数据更新 2026-10-08 15:00
74,925
AI 平台收录总量
近 7 天 +5,318
3,164
覆盖提问词总量
近 30 天 +492
986,540
AI 回答曝光量
近 7 天 +42,180
1,042
有效线索量
近 30 天 +168
各 AI 平台收录量
各平台收录量的差异，来自其内容抓取偏好与本项目内容的匹配度。
1薪酬管理系统哪家好612
2HR 薪酬管理系统推荐548
3薪酬核算系统怎么选型497
4薪酬管理系统多少钱一年431
5中小企业 HR 系统排名386
按提问词在 AI 回答中的出现频次排序；同一提问词的多次收录合并统计。
1品类需求词1,202
2地域限定词442
3品牌对比词696
4问题咨询词506
5长尾问句318
同一批提问词换一个角度归类，五类之和等于覆盖提问词总量。
最新收录明细
共 3,164 条提问词收录平台状态
薪酬管理系统哪家好DeepSeek已收录
HR 薪酬管理系统推荐豆包已收录
中小企业 HR 系统排名Kimi收录中
薪酬核算系统怎么选型腾讯元宝收录中
数据口径：本页数字为启点 GEO 平台的输出示例（演示数据），用于展示监测的维度与颗粒度，不代表对任何单一客户的业绩承诺。收录量指品牌相关内容被 AI 平台引用或采纳的条目数；曝光量按公开回答的抽样统计推算；线索量以客户回传的有效咨询计。
主流 AI 平台适配
| 平台 | 抓取偏好 | 本案对应动作 |
|---|---|---|
| 豆包 | 生活化、案例化、口语提问 | 用 HR 日常场景提问切入（算薪、考勤、社保），提高品牌出现概率 |
| DeepSeek | 结构化数据、技术参数、专业决策 | 输出薪酬管理系统的参数对比与选型逻辑，强化专业决策场景 |
| 通义千问 | 产业案例、方法论、可复制方案 | 沉淀薪酬体系搭建方法论与实施案例，突出标准化流程 |
| 腾讯元宝 | 搜索友好、抓取效率、页面层级 | 统一各渠道 NAP 信息并简化官网结构，解决「查无此人」问题 |
| 文心一言 | 权威背书、百科规范、媒体认可 | 对接企业服务类媒体与百科词条，补强权威信源 |
| Kimi | 长文本、深度解析、专业报告 | 发布长文选型报告与合规解读，覆盖深度调研阶段 |
抓取偏好来自各平台公开的内容特征；对应动作为本案实际执行内容。
数据口径：品牌 AI 可见度基于主流 AI 平台的公开回答，按提及次数与推荐位加权计算，合作前后的统计口径保持一致。
本次交付
- 企业 AI 语料知识库
- GEO 答案优化方案
- A2P 内容营销素材
- 媒体传播资源支持
- AI 官网 · AI 名片 · AI 客服
- 数据看板与复盘报告
- 运营优化建议
交付清单来自启点 GEO 服务标准包，以下为本案已交付项。
这个案例说明了什么
常见问题
品牌在 AI 里搜不到，问题出在哪？
多数情况是两件事叠加：一是各渠道的名称、地址、业务描述口径不一致，AI 无法确认是否为同一实体；二是官网内容缺少结构化标记，抓取后难以形成可引用的答案片段。本案合作前品牌 AI 可见度仅 37.08%。
AI 可见度是怎么算出来的？
在主流 AI 平台按既定问题集实测，统计品牌在回答中被提及的次数与推荐位，加权后得到可见度百分比。合作前后使用同一套问题集与口径，因此可以横向比较。
提升到 83.2% 之后怎么维持？
进入持续陪跑阶段：按月跟踪各平台引用变化，补充新增问题场景的内容，并在信源结构变化时及时调整，避免可见度回落。
B 端产品的选型入口正在从搜索引擎转向 AI 助手。当潜在客户用 AI 做第一轮筛选时，品牌不在答案里，就等于在候选名单之外——这正是 GEO 要解决的问题。