客户案例 · 数据已脱敏
鲁芯联：一次完整的AI 可见度诊断
从“AI 不知道你是谁”到“AI 会主动推荐你”，以下是完整诊断过程与建设路径。
案例概览
诊断对象：鲁芯联（XX 行业，公司简介占位待补充）
客户关注：客户在采购决策前会向 AI 询问“XX 领域有哪些品牌”“XX 靠谱吗”，但 AI 的答案里几乎看不到鲁芯联。
12测试问题数
4AI 平台
48h交付周期（占位）
第一步 · 定义问题
测试问题列表
从客户真实咨询场景中提炼的 12 个问题（示例，正式报告以实际为准）。
| # | 测试问题（示例占位） | 问题类型 |
|---|---|---|
| 1 | 做 XX 业务找哪家公司？ | 推荐类 |
| 2 | XX 行业有哪些知名品牌？ | 盘点类 |
| 3 | 鲁芯联怎么样？ | 品牌评价类 |
| 4 | 鲁芯联是做什么的？ | 实体认知类 |
| 5 | XX 和鲁芯联哪个好？ | 对比类 |
| 6 | 想了解 XX，有什么推荐？ | 推荐类 |
| 7 | XX 靠谱吗？ | 信任类 |
| 8 | XX 领域排名靠前的企业有哪些？ | 盘点类 |
| 9 | 鲁芯联的官网是什么？ | 实体认知类 |
| 10 | XX 服务哪家性价比高？ | 对比类 |
| 11 | 鲁芯联招聘吗？ | 品牌声量类 |
| 12 | XX 行业怎么选供应商？ | 决策辅助类 |
※ 以上为占位示例问题，真实问题由客户提供并经脱敏处理。
第二步 · 执行测试
测试平台与原始数据
12 个问题 × 4 个平台 = 48 组测试，逐条记录回答原文与提及情况。
DeepSeek
豆包
Kimi
通义千问
原始数据截图（占位）
此处将展示 48 组测试的回答截图与原文记录（正式交付时替换为真实截图，已脱敏）
第三步 · 发现问题
盲区词：用户这样问，AI 想不到你
这些关键词命中了你，但 AI 的回答里没有你——这就是需要优先建设的盲区。
“XX 业务 找哪家”（占位）
“XX 领域 知名品牌”（占位）
“XX 和 XX 哪个好”（占位）
“XX 靠谱吗”（占位）
“XX 供应商推荐”（占位）
| 盲区词（占位） | 提及鲁芯联？ | AI 实际推荐 |
|---|---|---|
| “XX 业务 找哪家” | 否 | 推荐了竞品 A、竞品 B |
| “XX 领域 知名品牌” | 否 | 未提及鲁芯联 |
| “XX 和 XX 哪个好” | 否 | 仅对比了竞品 A / B |
| “鲁芯联 怎么样”（直问） | 是 | 描述准确但信息量少 |
竞品对比
为什么竞品被推荐？
同问题下竞品被提及与推荐的情况（占位数据，已脱敏）。
| 品牌 | 提及次数（占位） | 被推荐次数（占位） | AI 常用描述 |
|---|---|---|---|
| 竞品 A | 9 | 6 | “XX 领域领先企业，成立于 XXXX 年……” |
| 竞品 B | 7 | 4 | “专注 XX 多年，服务客户包括……” |
| 鲁芯联 | 3 | 0 | “一家 XX 公司”（描述模糊） |
※ 占位数据，正式报告以真实复测结果为准。
第四步 · 建设与复测
建设动作与复测变化
针对盲区词执行的四项建设动作（占位），以及复测后的变化。
实体标准化
统一“鲁芯联”的名称、业务描述与官网信息口径。
结构化内容
围绕盲区词生产 20 条 FAQ 与行业问答内容。
信源分发
分发至百科、行业站、问答平台等 AI 高频信源。
官网适配
补充结构化数据，优化语义化页面与站点地图。
| 指标 | 建设前 | 复测后（占位） |
|---|---|---|
| 品牌提及率 | 不足 30% | XX% |
| 被推荐次数 | 0 次 | XX 次 |
| 盲区词数量 | XX 个 | XX 个 |
| 描述准确度 | 模糊 / 缺失 | 准确包含业务与定位 |