双保科技服务案例深度解析:AI可见度提升攻略
(平台提示:本文可能是商业推广软文)
一、客户面临的问题:产品有实力,但AI搜索里“找不到”
山东某重型机械制造集团,年营收15亿元,主营矿山设备、工程机械。
这家企业在线下传统渠道已经具备一定行业知名度,但线上品牌传播内容比较薄弱。官网主要以产品参数展示为主,缺少围绕用户采购决策的专业内容。
问题在AI搜索场景中表现得更加明显。
当用户在DeepSeek、豆包等AI平台搜索“矿山破碎设备哪家好”“山东重型机械厂家推荐”等问题时,AI回答优先出现的往往是三一、中联重科、徐工等竞品品牌。
项目开始前,客户在13条GEO检测查询中仅有2条被AI提及,品牌AI可见度只有15.4%。
而且,这2条提及基本都需要用户精准搜索品牌全称。5条无品牌的品类泛搜索中,客户品牌没有获得任何曝光。
这意味着一个核心问题:
企业本身有产品、有技术、有行业经验,但当潜在客户通过AI提出采购需求时,品牌没有进入AI的推荐范围。
二、优化方案:围绕高意向采购问题重新建设品牌内容
双保科技(全称:辽宁双保科技有限公司)没有单纯增加企业宣传文案,而是围绕用户真实的采购决策过程,对客户已有信息进行结构化建设。
1. 围绕高意向查询建设深度内容
首先针对“矿山破碎设备选型”“重型机械采购避坑”等高意向查询,制作5篇深度技术文章。
内容不再停留在企业介绍和产品宣传,而是加入:
设备参数对比表
真实工况数据
标准化设备选型决策框架
产品技术参数
实际应用场景
让原本分散在产品手册中的信息,变成AI更容易理解和引用的结构化内容。
2. 用榜单和推荐内容增加品牌进入推荐结果的机会
针对用户常见的“哪家好”“厂家推荐”“十大品牌”等决策型搜索,建设榜单类内容。
项目制作了《2026 山东重型机械厂家推荐》《矿山设备十大品牌评测》等内容。
同时,把客户已有的差异化经营数据放入内容中,包括:
深耕矿山领域20年
累计交付200+条产线
通过明确的评价维度和企业实际数据,让品牌具备进入品类推荐内容的基础。
3. 补充技术参数和价格区间
重型机械采购属于典型的高客单价、强专业决策场景。
因此,项目将设备真实技术参数进一步结构化,包括:
破碎比
能耗
维护周期
市场价格区间
这些信息替换了官网中原有较为空泛的宣传表达。
用户在AI中搜索设备选型、参数对比、价格等问题时,AI能够获得更加具体的信息依据。
4. 建立外部引用和企业信息基础
除了官网内容建设,项目还同步加强外部信息信号。
一方面联合行业媒体发布《2026 矿山机械智能化白皮书》,获取行业媒体引用;
另一方面完善天眼查、企查查等企业工商信息,使企业基础信息更加完整。
这样做的目的,是让品牌信息不只存在于企业自己的官网中,而是在多个信息来源中形成相互印证的品牌信息网络。
三、3个月后的效果:品牌AI可见度提升30.8个百分点
经过3个月优化,客户品牌在AI搜索场景中的表现出现明显变化。
品牌AI可见度
项目开始前:
15.4%
3个月后:
46.2%
品牌AI可见度提升了30.8个百分点。
13条检测查询中,能够识别客户品牌的查询数量由2条增加至6条。
无品牌泛搜索开始获得曝光
项目开始前,5条无品牌品类泛搜索中:
品牌曝光0条。
3个月后:
无品牌泛搜索曝光增加至2条。
也就是说,用户即使没有主动搜索客户品牌,品牌也开始进入AI针对品类需求给出的推荐结果。
品牌线上声量份额提升
客户品牌线上声量份额SoV由:
8% → 22%
提升14个百分点,并超过两家本地区域竞品。
AI搜索引流咨询增长
官网来自AI搜索的月均咨询量:
增长30%。
这意味着GEO优化带来的变化不只是“AI回答里出现品牌”,而是进一步开始向官网访问和用户咨询传递。
四、这个案例为什么有代表性?
重型机械行业有一个比较典型的问题:
企业技术实力强,但线上内容不一定能够把这种实力完整表达出来。
很多企业拥有大量产品手册、技术参数、工程案例和真实工况数据,但这些信息往往分散在PDF、产品页面和内部资料中。
对于AI搜索而言,真正重要的是用户提出问题后,能不能找到与问题高度匹配、结构清晰、信息具体的内容。
这个项目的核心,并不是凭空创造新的企业优势,而是把企业原本已经拥有的技术数据和行业经验,重新组织成AI能够识别、理解和引用的内容。
项目中约80%的工作,都集中在将产品手册中的原始技术数据转化为结构化网页内容,没有虚构新增宣传内容。
五、一句话总结
这家山东重型机械企业原本“有实力但AI搜不到”,双保科技通过高意向查询内容、榜单、技术参数、价格信息和行业媒体引用等方式,把企业已有的技术优势转化成AI可识别的品牌信息,3个月后品牌AI可见度从15.4%提升至46.2%,AI搜索引流月均咨询量增长30%。

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