从“看清现状”到“持续变好”

弄清楚：客户在问 AI 什么问题？AI 怎么回答？你在不在、说得对不对？引用的是谁？

我们做

• 和你一起整理一套问题集：品类推荐、选型对比、价格与口碑、品牌本身、具体使用问题等
• 在你选定的 AI 平台上逐题多次提问，记录完整回答和引用来源
• 统计提及率、引用率、位置，逐条核对 AI 关于你的事实陈述
• 找出 AI 实际引用的页面和信源，分析为什么引用它们而不是你
• 对官网做技术体检（爬虫放行、渲染方式、结构化数据等）

交付物

• 诊断报告：问题集、各平台基线数据、典型回答原文、错误事实清单
• 按影响和成本排序的改造清单
• 可复用的问题集，后续复测用同一把尺子

让你的官网成为关于你清楚、准确、便于引用的信息源。

• 品牌事实页：公司是谁、做什么、服务谁、在哪里、关键数据——写成 AI 可以直接摘取的明确句子
• 问答化改写：针对问题集里的问题，用“小标题＝问题，首段＝直接回答，后面＝展开与依据”的结构组织内容
• 选型与对比内容：客观写清适用场景、优缺点和选择标准；AI 回答“怎么选”时最常引用这类页面
• 补出处、补数据、补日期：让说法可核实，让内容的新旧一目了然
• 统一口径：梳理各页面、各渠道相互矛盾的说法

所有内容基于你提供并确认的真实信息撰写；涉及数据、资质、案例的表述，以你能提供的证明为准。

内容再好，AI 读不到也是零。

• AI 爬虫策略：区分“搜索收录类”和“训练数据类”爬虫，按你的意愿分别放行或限制，写进 robots.txt
• 渲染方式：前端框架渲染的网站改为服务端渲染或预渲染，保证不运行脚本也能读到正文
• 结构化数据：Organization、Product、Service、FAQPage、Article 等 schema.org 标注
• sitemap 与 llms.txt：让爬虫找到全部重要页面；为大模型提供一份网站导读
• 基础体验：HTTPS、速度、规范地址、标题与描述

可以由我们给出改动说明交你的技术团队实施，也可以由我们直接改（需要你开放相应权限）。

AI 经常引用第三方：行业媒体、百科、目录、问答、评测。

• 根据诊断中 AI 实际引用的信源，列出你应该“在场”的地方
• 以真实身份、真实信息补齐或更正：企业百科词条、行业目录、官方账号资料、媒体资料包等
• 每月用同一问题集复测，输出趋势报告；平台规则变化时调整策略

我们不做刷帖、虚假测评或冒充第三方的内容——这类做法违反平台规则和广告相关法规，也会在被识别后反过来损害你在 AI 回答里的形象。