客户案例
GEO 改造的价值，要靠改造前后在 AI 里的真实提及率说话。下面这个案例是我们自己的真实基线数据——改造尚在进行中，复测结果将按月公开。
其余行业案例须经客户书面授权后单独发布，并附原始复测记录——我们不会把未授权的客户数据放到公网上。
案例 01 · 桃夭夭品牌整体（自有品牌）
品牌词问得到，找服务商时却不提我们
背景。桃夭夭是成都的一家技术公司，做企业网站设计与数字化系统定制。2026 年 9 月，我们自建 AIVO 评分体系，先拿自己的品牌做了首轮体检。
挑战。体检发现：8 个主流 AI 平台品牌提及率 38%，AIVO 综合评分 60 分（一般）。品牌词类问题（如「桃夭夭科技正规吗」）提及正常，但「成都网站设计/小程序哪家好」这类品类推荐问题几乎不提我们——认识我们的人问得到，正在找服务商的人想不到我们。同时品牌名「桃夭夭」是通用词，被大量无关主体占用，存在负面误归因风险。
方案。三层改造：结构层做语义化与静态化重构，把关键信息从图片与交互组件中解放成文字；数据层植入 Organization、Service、FAQPage 结构化数据（校验 0 错误），建立实体标识；内容层写可被直接引用的定义句、术语表与 FAQ，并建立月度更新节奏。
为什么公开。GEO 服务商自己在 AI 里都搜不到，是行业笑话。所以这份基线数据公开在本页，首次复测 2026-10，数据将公开，包括没涨的部分。
基线数据（2026-09-24 实测）
| AIVO 综合评分 | 60 / 100 |
| 8 平台品牌提及率 | 38% |
| AI 搜索可见度 | 52 / 100 |
| 基建完善度 | 64 / 100 |
| 竞品对比优势 | 44 / 100 |
| 舆情健康度 | 80 / 100 |
| 首次复测 | 2026-10 |
口径：15 个典型问题 × 8 平台。
改造进行中，先列基线；复测后补对比。
案例 02 · 舒适家居 / 五恒系统（样例）
客户搜的是「成都五恒哪家好」，AI 里根本没有我们
改造前后对比（样例数据）
| AI 提及率 | 8% → 64% |
| 描述准确率 | 45% → 92% |
| AIVO 评级 | 较差 → 优秀 |
| 复测周期 | 改造后 11 周 |
背景。成都某做五恒系统的舒适家公司，客单价高、客户决策周期 3–6 个月，主站漂亮但关键工艺点都在旋转 Banner 里。
挑战。体检发现：AI 爬到了页面，但拿到的是空壳——工艺、服务流程、案例都锁在图片和滑动组件里；同时 AI 更愿意引用大众点评和装修论坛的内容。
方案。把关键工艺与服务流程重写为可被 AI 读取的结构化文字；补 FAQ 页（「五恒系统和中央空调的区别」「成都做五恒大概多少钱」这类高频问题）；引用本地家居媒体与行业协会的公开报道作第三方来源。
客户引言。「以前客户都是看了别家的回答再来找我们，现在有客户直接说，是豆包推荐我们做对比的。」
—— 某舒适家公司总经理（样例）
案例 03 · 数字化 / 业务系统（样例）
改造没让排名涨，却让询盘质量变了
背景。成都某做中小商户数字化运营系统的服务商，客单价不高但需要持续获客，过去靠百度竞价，成本逐年上涨。
挑战。AI 提及率不是 0，但回答里同时推荐了 4–5 家竞品，且客户公司的产品定位被描述成「民宿预订小程序」，严重偏窄。
方案。重写首页「一句话定位」为可引用的定义句；补 Service 结构化数据与 FAQ；连续 3 个月每月更新 1–2 篇业务方法短文，建立「这是持续在更新的信源」印象。
客户引言。「流量没涨多少，但来询盘的人一开口就知道我们是做什么的，省掉了一半沟通成本。」
—— 某 SaaS 公司创始人（样例）
改造前后对比（样例数据）
| AI 提及率 | 35% → 71% |
| 描述准确率 | 52% → 90% |
| AIVO 评级 | 一般 → 良好 |
| 复测周期 | 改造后 12 周 |
读法
这些数字怎么读，别只看「涨了多少」
看方向，不看绝对值。基数越低，提升空间越大；反过来，已经在高位的品牌再往上提一个点，往往比低位品牌的翻倍更难。
看准确率，不只看提及率。被提到但说错，不如不被提到——尤其是品牌名被同名主体占用时，AI 可能把别人的负面关联到你身上。
看复测周期。GEO 的效果以月度趋势为准，单月波动正常，连续 2–3 个月的数据才有判断意义。
基线数据不等于承诺。每个客户的起点、行业竞争度、内容积累不同，结果以你自己的初评报告与月度复测为准。