ANONYMIZED GEO CASE · LONG-TERM PRACTICE
某工业线缆制造企业GEO长期优化案例
工业线缆采购具有规格多、场景专业、选型链路长等特点。项目重点不是泛化曝光，而是让AI能够理解企业的制造能力、产品体系、工程适配与采购依据。
客户行业工业线缆制造
企业类型ToB工业制造企业
合作周期连续6个月以上
覆盖平台DeepSeek、豆包
服务类型全链路GEO优化
公开方式完全匿名
01 / 项目背景
从业务决策问题出发，建立AI可理解的企业知识
工业线缆采购具有规格多、场景专业、选型链路长等特点。项目重点不是泛化曝光，而是让AI能够理解企业的制造能力、产品体系、工程适配与采购依据。
问题表达分散
采购、选型、推荐和场景问题存在大量不同问法。
知识缺少结构
产品、能力、场景与事实依据没有形成统一关联。
可信证据不足
官网信息与外部专业信源之间缺少协同验证。
结果不可追踪
品牌提及、答案位置与平台差异缺少持续监测。
02 / 分析与策略
百搜科技以推理、建设、监测形成长期优化闭环
自创AI需求推理算法用于识别高价值决策问题，自研BS-GEO监测分析系统V3.0用于持续跟踪阶段变化。
需求与词条规划
围绕推荐、比较、选型、采购和应用场景规划目标问题。
企业知识建设
统一企业、产品、技术、方案、案例、资质和FAQ信息。
官网GEO优化
按AI理解路径重组页面信息与关键事实。
可信信源协同
建设可被检索、引用和交叉核验的外部证据。
多平台监测
持续记录品牌提及、推荐位置、引用来源和平台差异。
阶段复盘更新
依据监测与业务反馈更新问题、知识与信源方向。
03 / 长期执行
以持续建设替代一次性内容发布
合作周期内循环完成问题校准、知识更新、信源建设和数据复盘。
第一阶段
确认业务与监测基线
明确重点产品、决策场景、目标问题和阶段目标。
第二阶段
补齐知识与可信证据
持续建设企业知识体系和外部可核验信源。
第三阶段
跟踪平台差异
按平台识别答案覆盖、位置与引用差异。
第四阶段
复盘并进入下一轮
结合监测数据与真实业务反馈更新策略。
04 / 阶段结果
豆包覆盖94/108个目标问题
连续多轮建设后，豆包在108个目标问题中覆盖94个，覆盖率87.0%；DeepSeek覆盖37个。项目继续围绕平台差异优化知识表达与可信证据。
核心阶段指标87.0%豆包覆盖94/108个目标问题
05 / 数据口径
客户匿名，分母清晰，平台差异如实呈现
公开信息仅保留行业、周期和聚合结果，不展示品牌、域名、人员、合同及专属词库。
统计对象108个纳入项目监测的问题
合作周期连续6个月以上的滚动项目样本
监测平台DeepSeek、豆包
隐私处理客户名称及可反向识别信息全部隐藏
结果边界AI答案实时变化，页面展示统计周期内的阶段结果