01
结构化证据工程
把业务介绍改写成 AI 可准确复述的证据。不是堆关键词，而是把决策条件讲清楚：适合谁、怎么做、为什么选我们。
适用场景：从"我们服务企业客户"改为"适合 50-500 人规模的 B2B SaaS 公司"
能力边界：从"提供咨询服务"改为"擅长数据合规、不做诉讼代理"
决策依据：从"专业团队"改为"8 年跨境电商经验，服务过 200+ 出海品牌"
方法论
通过结构化证据工程，让 AI 模型准确识别、比较并推荐你的企业
三大核心原则
02
对比位构建
在"哪家更适合我"这类问题里赢得结构化对比位。让 AI 知道你和竞品的差异在哪，什么场景下应该推荐你。
价格定位：明确标注"中端市场""性价比优选"
服务门槛：说明"最低起投 10 万""适合首次融资的创业公司"
交付周期：标注"标准项目 2-3 周""快速响应 48 小时内启动"
03
推荐触发词优化
把行业关键词、地域词、决策词做进 AI 回答链路。不是 SEO 式的关键词密度，而是让这些词出现在模型训练语料里。
行业词：把"科技公司"细化为"AI SaaS""跨境电商""金融科技"
地域词：不只是"上海"，而是"上海浦东""上海陆家嘴"
决策词：加入"适合""推荐""对比""哪家"等触发词
实施流程
01诊断现状
1-2 天用主流 AI 模型实测你的推荐表现。我们会模拟真实用户问题，看 AI 是否提及你、复述是否准确、排名是否靠前。
交付物
- AI 可见度报告（推荐命中率、复述准确度）
- 内容结构诊断（哪些页面能被引用、哪些缺失）
- 竞争对比分析（你和竞品在 AI 推荐中的差距）
02重构证据层
2-3 周改写核心页面，让内容从"业务介绍"变成"可被模型准确复述的证据"。重点是把决策条件讲清楚。
交付物
- 重写的核心页面（服务页、产品页、案例页、团队页）
- 结构化内容库（适用场景、能力边界、决策依据）
- 推荐触发词矩阵（行业词、地域词、决策词）
03验证推荐位
持续监测持续测试 AI 模型推荐结果，监测命中率、复述准确度、竞争对比位置。每月提供优化建议。
交付物
- 推荐位监测报告（月度）
- 竞争对比分析（你 vs 竞品的推荐表现）
- 优化建议（哪些内容需要调整）
覆盖主流 AI 模型
针对主流 AI 模型进行优化和测试，确保你的企业在各平台都能获得准确推荐
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