摘要
围绕锂电极片缺陷检测新品发布，以 Mine GEO 修正 AI 答案中的老产品引用和竞品偏置，6 周内品牌提及率由 14% 提升至 68%，推荐率由 6% 提升至 55%，着陆页咨询由 38 条/月提升至 112 条/月。
客户介绍
客户发布了一款面向高速涂布产线的极片缺陷检测新品，目标客户为电池厂和设备集成商，过去公关重点在传统媒体和展会，缺少 AI 答案入口治理。本次重点面向新品发布、AI 选型问答、竞品比较和售前误解治理。
业务挑战
- 新品发布后，AI 搜索仍主要引用老产品资料，无法准确说明检测精度和适用产线。
- 客户询问哪家极片缺陷检测设备更好时，竞品因公开资料更多而更容易被推荐。
- PR 团队不知道哪些内容已被 AI 采纳，发布后缺少反馈闭环。
- 售前经常收到关于旧型号的误解问题，影响新品沟通效率。
我们如何解决的
以 Mine GEO 治理 AI 答案入口、品牌事实和可引用信源：
- 1
Mine GEO 设计 120 个问题集，覆盖技术参数、产线适配、竞品对比、采购风险和 投资回报率 (ROI)。
- 2
治理检测精度、适用材料、产能、客户案例、验证报告和售后服务等边界事实。
- 3
AI 内容创作中心 生成官网常见问题 (FAQ)、技术摘要、媒体稿、短视频脚本和关键词策略。
- 4
按周监控提及、推荐、排名、引用源和负向表述，指导下一轮内容补强。
落地成效与价值
样本口径
统计周期：上线前取新品发布首月 AI 审计；上线后取 6 周试点；目标场景：新品发布、AI 选型问答、竞品比较和售前误解治理；使用产品：Mine GEO 品牌生成式引擎优化与获客 AI Agent。
指标上线前基线上线后结果变化
品牌提及率14%68%提升 54 个百分点
推荐率6%55%提升 49 个百分点
平均推荐排名15.23.7前移 11.5 位
权威来源引用12%64%提升 52 个百分点
售前误解问题每周 37 次每周 12 次-67.6%
着陆页咨询38 条/月112 条/月约 2.9 倍
客户把新品传播从发出升级为是否被 AI 正确理解和推荐，缩短了从品牌认知到售前咨询的路径。