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分类： 客户案例

  • 案例 6｜易仕程专升本（学历教育）

    项目背景

    专升本学历提升培训机构，面向重庆专升本学员。痛点：AI 检索专升本机构推荐问题，机构实体识别弱，用户询问专升本哪家靠谱，AI 优先推荐竞品。

    实施方案

    1. 统一品牌 NAP 信息，搭建 AI 实体名片；
    2. 挖掘学历提升咨询类蒸馏长尾关键词；
    3. 官网部署结构化数据，完善课程内容资产；
    4. 6 大 AI 平台，PC / 移动端监控关键词收录、触发效果。

    项目成果

    核心关键词 3 个，蒸馏关键词 566 个，总收录条数 830 条。「重庆专升本哪家值得推荐」等教育咨询长尾词，在豆包、文心一言等平台稳定触发品牌曝光，检索记录可溯源。

    小结

    职业教育赛道，大量用户习惯用 AI 对比、筛选培训机构，GEO 优化可在 AI 问答推荐场景抢占席位，获取学历提升意向学员。

  • 案例 5｜北京天水雅居京城店（餐饮）

    项目背景

    北京本地淮扬菜门店，主营新派淮扬菜、宴席。痛点：用户 AI 搜索北京朝阳附近聚餐、淮扬菜推荐时，AI 很少调取门店信息，实体资产薄弱，缺少本地餐饮场景关键词。

    实施方案

    1. 校准门店 NAP 信息，完善 AI 门店名片；
    2. 挖掘本地聚餐、菜系推荐类蒸馏长尾关键词；
    3. 搭建门店官网内容，配置结构化数据，提升 AI 抓取识别；
    4. 6 大 AI 模型 PC / 移动端，持续监控关键词收录。

    项目成果

    核心关键词 10 个，蒸馏关键词 976 个，总收录条数 1108 条。「北京新派淮扬菜服务好的酒店优选哪家」等本地餐饮推荐词可触发门店信息，覆盖多 AI 平台，支持移动端 PC 端检索。

    小结

    本地餐饮门店，GEO 优化覆盖周边聚餐、菜系推荐类 AI 搜索，适合线下门店获取到店客流，可持续扩充内容放大曝光。

  • 案例 4｜张志强律师（法律服务）

    项目背景

    北京执业律师，主打重大民刑交叉、刑事、合同纠纷业务。痛点：AI 检索北京刑事律师相关问题，实体信息权重低，用户搜索法律长尾咨询词，AI 不会优先推荐该律师。

    实施方案

    1. 统一全网 NAP 信息，完善 AI 名片，搭建权威实体信源；
    2. 挖掘北京刑事、民商事法律咨询类蒸馏长尾词；
    3. 官网添加结构化标记，补充专业内容，提升 AI 实体识别；
    4. 6 大 AI 平台，PC / 移动端双端监控收录与关键词触发。

    项目成果

    核心关键词 5 个，蒸馏关键词 3454 个，总收录条数 3850 条。「北京重大民刑交叉律师推荐」等法律咨询长尾词稳定触发曝光，6 大模型收录分布均衡，检索记录可追溯。

    小结

    法律行业 GEO 优化，持续积累实体可信度，针对细分法律业务长尾咨询词，在 AI 问答场景持续获得精准客户咨询。

  • 案例 3｜北京鹏富鑫盛装饰有限公司（家装全屋定制）

    项目背景

    北京本地家装企业，主营实木全屋定制。痛点：用户在 AI 搜索北京全屋定制推荐时，AI 引用信息杂乱，企业实体识别弱，缺少大量本地家装场景长尾词资产。

    实施方案

    1. 全网 NAP 信息一致性校准，搭建企业 AI 名片；
    2. 挖掘家装本地推荐类蒸馏关键词，覆盖实木衣柜、橱柜、全屋定制等业务；
    3. 官网部署 Schema、llms.txt，发布业务内容，增强 AI 实体置信度；
    4. 监控 6 大 AI 模型，区分 PC / 移动端，记录关键词触发数据。

    项目成果

    核心关键词 5 个，蒸馏关键词 23054 个，总收录条数 23186 条。「评价高的北京实木全屋定制推荐」等长尾词，在豆包、文心一言等平台稳定触发企业推荐，移动端与 PC 端均有大量检索记录。

    小结

    家装本地获客非常适合 GEO 优化，大量用户通过 AI 询问本地装修商家推荐，优化后可抢占 AI 推荐位，获取装修意向客户。

  • 案例 2｜李国清律师（法律服务）

    项目背景

    北京执业律师，主营企业危机公关、刑事民事法律服务。痛点：AI 检索北京律师相关问题时，实体置信度不足，搜索 “北京危机公关律师” 等词，AI 优先推荐其他同行，缺少 AI 识别的权威主体信息。

    实施方案

    1. 统一全网 NAP 信息，完善律师个人 AI 名片，搭建权威信源；
    2. 挖掘法律咨询类长尾蒸馏关键词，覆盖用户 “哪里找、推荐哪家” 类提问；
    3. 官网配置结构化数据，同步专业内容，提升 AI 对律师实体的可信度；
    4. 6 大主流 AI 模型，分 PC / 移动端持续监控关键词触发与收录数据。

    项目成果

    核心关键词 7 个，蒸馏关键词 14158 个，总收录条数 14482 条。「北京危机公关律师推荐」等长尾词稳定在各大 AI 模型触发曝光，全平台收录分布均匀，每条 AI 检索记录可溯源查询时间与终端来源。

    小结

    本地法律服务属于高意向咨询赛道，GEO 优化能够让用户在 AI 咨询找律师时，优先被推荐，获取精准法律咨询线索。

  • 案例 1｜中国国际贸易中心股份有限公司北京国贸大酒店分公司（酒店行业）

    项目背景

    北京高端酒店主体，原有痛点：全网实体信息分散，AI 大模型检索酒店预订类问题时，优先引用第三方平台信息，酒店官方信息难以被 AI 推荐，缺少适配 AI 检索的长尾词资产。

    实施方案

    1. 标准化 NAP 信息，统一企业名称、电话、地址、官网，搭建 AI 实体名片；
    2. 挖掘酒店预订场景蒸馏长尾关键词，构建 GEO 词库；
    3. 官网部署 llms.txt、Organization Schema 结构化标记，同步权威内容资产；
    4. 全平台监控豆包、文心一言、DeepSeek、Kimi、腾讯元宝、通义千问 6 大模型 PC / 移动端触发效果。

    项目成果

    核心关键词 3 个，蒸馏关键词 94822 个，总收录条数 95314 条。大量用户搜索「北京国贸大酒店客房预订推荐」等长尾问句，AI 回答稳定展示酒店主体信息，6 大 AI 平台收录分布均衡，移动端、PC 端均可触发推荐，可追溯每条检索记录。

    小结

    高端酒店本地预订场景，GEO 优化可批量覆盖用户 AI 咨询类长尾词，在 AI 问答场景抢占本地酒店推荐席位，提升客房预订线索。