客户案例 · 我们做的

科创一号

2026 年 6 月 15 日,科创一号在腾讯元宝固定 15 题中 15/15 被提及、12/15 获首推;问题集、原始回答与截图已归档。

客户
科创一号
行业
科技园区服务
业务线
AI 营销 · 国内
  • 100%元宝提及率
  • 80%元宝首推率

结论:2026-06-15 的腾讯元宝快照中,科创一号在固定 15 题中提及率 100%(15/15)、首推率 80%(12/15)。问题集、JSON 原始回答与 15 张截图已内部归档;这是有日期的单平台快照,不是持续现状或对新项目的承诺。

客户背景

科创一号是 Moments「AI 增长 · 国内」业务线的客户,采用 AI 营销轻咨询 的交付方式。

面临的问题

用户越来越多地直接向 AI 助手提问,而不是打开搜索引擎翻链接。对科创一号来说,问题不是网站排名,而是大模型在直接作答时会不会提到它、说得对不对。这正是 生成引擎优化 要解决的问题,衡量它的第一个指标就是 提及率

我们做了什么

按 GEO 的标准动作推进:先定义可复现的测试问题集,测出优化前基线;再围绕实体一致性、可被引用的事实性内容和第三方佐证做优化;最后复测同一问题集对比前后。

结果(量化)

指标结果
2026-06-15 · 元宝提及率100%(15/15)
2026-06-15 · 元宝首推率80%(12/15)
2026-08-13 · 豆包+元宝题级并集提及率80%(12/15)
2026-08-13 · 豆包+元宝题级并集首推率60%(9/15)

数据口径:同一版 15 题核心问题集。6 月数字是元宝单平台题次率;8 月数字是两平台任一命中即计入的题级并集率,两组分母含义不同。原始回答与截图已内部归档,未获客户公开授权前不在官网展示完整截图。

适用条件与边界

  • 提及率与首推率依赖具体的问题集。换一组问法,数字会变。看这个数据时要连同问题集一起看。
  • 100% / 80% 只代表 2026-06-15 元宝单平台的一次快照;不等于豆包、DeepSeek、Kimi 或 ChatGPT 的表现。
  • AI 模型会持续更新,GEO 效果需要定期复测,不是一次性工程。
  • 8 月后续复测已回落到 80% / 60%;引用 100% / 80% 时必须同时注明日期、平台、问题数与「单期峰值」。

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