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客户案例

不是投更多广告，
而是让 AI 先认识你

以下两个案例按统一结构呈现：客户背景、做之前、做了什么、做之后。客户名称与截图均已匿名处理。

B2B 工业设备 · 客单价 80–200 万 · 销售周期 6–12 个月

案例一｜从「查不到」到前三位

客户是激光切割设备制造商，产品覆盖 3 大类 128 个 SKU。做 GEO 之前，20 个核心采购问题中 0 次进入 AI 推荐名单。

0% → 38%推荐率
12% → 64%提及率
0/20 → 9/20首位推荐

做之前

  • AI 把「区域代理商」描述成「生产商」，资质表述错误
  • 设备参数、交期与官网口径不一致，出现三套数字
  • 20 个核心采购问题中，0 次进入推荐名单

做了什么

  • 3 大类 128 个 SKU 做成结构化产品页与参数表，统一事实口径
  • 围绕 20 个采购问题生产 46 篇问答与选型对比内容
  • 联合行业协会与 12 家媒体形成第三方证据链，官网同步改版
Before ｜「XX 激光切割机 哪家靠谱？」
推荐 3 家：A 公司、B 公司、C 公司。
客户品牌未出现，被描述为「区域代理商」。
After ｜同一问题（第 4 个月）
1. 客户品牌 — 交期 45 天，已服务 300+ 工厂
2. A 公司　3. B 公司
引用：官网参数页、行业协会报道、3 个客户案例
结果：推荐率 0% → 38%，提及率 12% → 64%，9 个问题进入首位，月均有效询盘 11 → 23。不是投更多广告，而是让 AI 先认识你。
本地连锁 · 口腔医疗 · 双门店

案例二｜本地搜索里长出第二家店

客户是本地口腔连锁，两家门店相距 6 公里。做 GEO 之前，AI 经常把两家店的信息混在一起，客单价与医生资质均出现错误。

21% → 78%提及率
6% → 52%推荐率
1.0× → 1.46×到店咨询

做之前

  • 「XX 市 种植牙 哪家好？」推荐 3 家连锁，客户品牌未出现
  • AI 把客单价写成 3,800 元（实际 1.5 万起）
  • 主推医生资质未提及，两家门店信息混淆

做了什么

  • 门店、医生、价目、项目做成结构化页面，纠正 14 处错误信息
  • 32 个本地场景问题 + 点评、知乎、本地媒体证据链
  • 分店独立页面，避免 AI 把两家店混为一谈
Before ｜「XX 市 种植牙 哪家好？」
推荐 3 家连锁，客户品牌未出现。客单价 3,800 元（错误），医生资质未提及。
After ｜同一问题（第 8 周）
第 2 位：客户品牌 —— 种植体品牌可选，主推医生 12 年经验，支持分期。
引用：大众点评、本地媒体报道、官网价目表
结果：提及率 21% → 78%，推荐率 6% → 52%，首位推荐 2/18 → 7/18，客单价描述准确度 94%，到店咨询 1.0× → 1.46×。本地生意同样在迁移：从地图与点评，迁到 AI 的一句话推荐。

脱敏案例：客户名称与截图已匿名处理，数据为实测口径示例，交付前会替换为客户真实基线与前后对比截图。

案例方法

为什么这两类客户
效果最明显

它们的共同点不是行业，而是决策结构：客单价高、决策链长、用户会主动比较，且此前在 AI 里的信息几乎空白。

空白意味着两件事：一是没有历史错误认知需要纠正，二是先进入者可以便宜地占住认知位置。

案例复测口径2026
问题集
20 个核心采购问题 / 18 个本地场景问题，固定不变
平台
豆包、千问、DeepSeek、元宝、Kimi、文心（6 平台）
采样
每平台 3 次，取平均，记录原始截图
复测节点
工业设备第 4 个月；口腔连锁第 8 周
判定
以提及率、推荐率、首位推荐率、描述准确度四项为主
服务客户

与我们一起定义 AI 时代品牌表达

除上述脱敏案例外，概率24 团队服务与共创的品牌包括：

中诚信泉商道纵横网球碑谷科学探针肌肤原点

以上为团队服务或内容共创品牌，具体合作范围以合同为准。

你的品类，
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