SANAG｜AI 可见度提升
与 GEO 全链路优化
从"未被提及"到"进入 AI 推荐路径"
的品牌可见度建设全程记录
0%→32%
AI提及率
+2.5×
问题覆盖率
+3×
被引用场景
4步
标准执行体系
一、客户背景
有品牌基础，
但 AI 时代不可见
S
SANAG 为消费电子品牌，聚焦开放式耳机等产品，具备一定品牌基础与线上渠道积累，但在生成式 AI 搜索环境中，品牌可见度仍处于早期阶段。
核心痛点
在用户通过豆包、DeepSeek、Kimi 等 AI 提问「某类产品推荐 / 对比 / 怎么选」时，SANAG 在多数场景中未被提及或未进入核心推荐路径。
二、核心问题
AI 时代的可见度危机
四个结构性问题，每一个都在悄悄截流
问题
在高频决策问题中
未被 AI 提及
问题
在同类产品对比中
缺乏引用来源
问题
品牌内容结构
不符合 AI 抽取逻辑
问题
页面信息分散
难以形成「答案级内容」
直接影响
✗
用户在 AI 决策阶段看不到 SANAG
✗
流量在进入官网前已被截流
✗
品牌在 AI 时代缺乏「第一触点」
三、执行动作
GEO 改造路径
智改GEO 标准四步执行体系
01
AI 可见度基线诊断
- →构建 50–100 条真实用户问题
- →覆盖：推荐 / 对比 / 选购 / 评测场景
- →记录 SANAG 在各 AI 模型中的提及率、引用情况、推荐位置
02
内容结构重构
- →官网首页结构（信息集中化）
- →产品页表达（从参数页 → 决策页）
- →FAQ 模块（问题驱动）
- →场景页（使用场景拆解）
目标：把页面从「展示型内容」改为「答案型内容」
03
信源体系建设
- →结构化内容模块
- →明确结论型表达
- →场景化问题拆解
- →可被 AI 抽取的段落结构
04
持续监测与优化
- →每周跟踪提及变化
- →对比竞品出现路径
- →调整页面结构与表达
- →优化 AI 抽取命中率
四、量化结果
数字说话
以下数据为示例展示结构，执行方可根据真实数据替换
📈
AI 提及率
0%→32%
🎯
关键问题覆盖率
基准→+2.5×
🔗
被引用场景数
基准→+3×
🚀
推荐路径进入率
—→显著提升
AI 提及率提升轨迹（豆包）
0%诊断前
12%第2周
21%第4周
28%第6周
32%第8周
五、结果解读
不只是数字，
是结构性改变
SANAG 的核心变化不在于"流量增长"，而在于品牌在 AI 搜索的决策链中找到了位置。
🎯
开始进入 AI 决策路径👁
从「不可见」变为「可被引用」💡
从「信息源」变为「答案的一部分」核心结论
"品牌开始在用户
决策发生之前被看到"
✓在豆包询问开放式耳机推荐时出现
✓进入 DeepSeek 的对比答案
✓Kimi 的选购场景开始引用
六、适用性总结
这个模型适合哪些品牌？
适用于
- ✓消费电子品牌
- ✓电商品牌
- ✓有明确产品对比与决策路径的行业
- ✓依赖用户「做功课」的品类
不适用于
- ✗完全无内容基础
- ✗无官网或无结构化页面
- ✗不依赖信息决策的低参与度产品
S
SANAG（sanag.cn）
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