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消费电子 / 3C
高端消费电子品牌:从 AI 推荐榜「查无此牌」到品类前三
围绕高价值场景词系统化布局,30 天内让品牌在通义千问、DeepSeek、豆包、文心一言的推荐答案中从近乎零提及做到平均首屏出现。
通义千问DeepSeek豆包文心一言Kimi
成效概览 · 优化前 → 优化后
AI 平台提及率
8%
86%
↑975%
核心词平均可见度
12分
78分
↑550%
首位推荐次数
0次
19次
正面情感占比
30%
92%
↑207%
优化前优化后
GEO 标准化实施流程
01
多平台基线诊断
覆盖主流国产 AI,采集品牌在真实用户问题中的提及率、排序与情感,量化现状。
02
策略与意图建模
拆解购买 / 对比 / 痛点 / 场景意图簇,定位竞品占位与可被引用的内容缺口。
03
内容资产工程化
重构问答化、场景化、结构化内容与事实卡片,提升被大模型抽取与引用的概率。
04
持续复扫与迭代
程序定期复扫各平台答案变化,用数据驱动内容迭代,稳固并扩大可见度优势。
背景
该品牌是消费电子细分赛道的高端玩家,拥有差异化的核心能力,但在用户用 AI 助手做购买决策时几乎从未被提及,推荐位长期被头部品牌占据。
诊断(优化前)
我们用 24 个真实用户场景关键词,在 5 大国内 AI 平台做基线扫描:
- 仅 8% 的回答提及该品牌,且多为一笔带过;
- 品牌强项相关问题中,AI 几乎只推荐竞品;
- 缺少结构化、可被模型引用的权威内容。
策略与执行
- 重写官网与电商详情页为「问答式 + 场景化」结构,让模型易于抽取引用;
- 在知乎、什么值得买、B 站等高权重源沉淀「场景对比」长内容;
- 针对每个意图簇(新手/对比/痛点/场景)产出可被引用的事实卡片与参数表;
- 持续用程序跟踪 AI 答案变化,迭代内容。
结果(优化后)
30 天后复扫,品牌在核心场景词的平均可见度从 12 分提升到 78 分,强项类问题中稳定进入前三推荐,正面情感占比提升到 92%。