累计服务企业数量
以中小企业为主覆盖行业与细分领域
制造、服务、零售、教育等累计建设对话式内容条数
均为公开可核验信源客户续约率
以托管满 6 个月客户为基数不同行业，不同的提问方式
下面三个案例分别代表 B 端采购、本地服务与 C 端零售三类典型场景。它们的共同点是：起点都是「AI 完全没提到我们」。
机械配件供应商
起点：在 AI 的「XX 配件厂家推荐」类回答中零提及；全网公开信息零散，公司名称在不同平台写法不一，AI 难以确认是同一家实体。
做了什么：统一实体信息口径 → 补齐组织与产品结构化数据 → 围绕 60 条采购问句建设「问题—答案—证据」内容 → 在行业平台与问答社区沉淀多点信源。
城市财税服务机构
起点：同城核心问句长期被头部机构占据，AI 回答中完全未出现；机构缺少公开的专业内容，仅有官网与几张服务页。
做了什么：强化地域实体信号 → 将资质、办理流程、常见风险点转为可引用的事实型内容 → 以问答形式覆盖 42 条地域问句。
家居用品品牌
起点：产品力不错但线上声量小。产品页信息以营销话术为主，缺少参数与使用场景；AI 在品类选购对比中无法准确描述其差异点。
做了什么：重构产品信息结构 → 补齐参数、材质、适用场景等事实字段 → 建立品类科普内容体系，以场景化内容进入对比语境。
我们怎么算这些数字
没有监测方法的效果数字，是营销话术。下面是我们每个项目都会遵循的测量原则。
固定问句样本
项目启动即锁定问句清单，中途不因结果好看或难看而替换样本。这是可比较的前提。
固定周期复测
同一批问句、同一时段、同一操作方式重复测量，避免因提问方式差异造成的假性变化。
保留原始记录
每次实测的截图与记录归档，客户可随时核验。我们接受「客户自己去问一遍」这个检验方式。
区分「波动」与「趋势」
AI 输出存在随机性，单次结果不作为结论。我们看的是连续多个周期的趋势方向。
一个典型项目的时间线
这是多数项目会经历的节奏。实际推进速度取决于资料齐备程度与审核效率。
基线诊断与方案确认
构造问句样本、实测各平台现状、出具诊断报告，与客户确认优化目标与优先级。
信源结构化落地
完成官网 AI 可读性改造、结构化数据部署、品牌实体信息全网校准与知识库搭建。
内容铺设与分发
按问句优先级分批产出对话式内容，并在适配平台完成分发与收录跟进。
首轮复测与迭代
用同一套问句样本复测，观察提及率与引用来源变化，对未攻克的问句进行专项补强。
月度循环
监测、复盘、补强、扩面，四步循环推进，随模型迭代同步调整策略。