AI 服务

当用户的提问方式从"搜索关键词"变成"直接问 AI"，品牌的竞争场就从搜索结果页转移到了大模型的回答里。我们把这一整套能力做成可交付、可度量的服务，而不是概念。

AI 获客 · 生成式引擎优化（GEO）

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是让企业的信息优先出现在豆包、DeepSeek、元宝、通义千问、微信小微等 AI 助手回答中的系统性工程。它不同于传统 SEO：SEO 争夺的是链接排名，GEO 争夺的是"被 AI 引用为答案来源"的机会。

我们如何工作

• 第一步 · 基线体检：搭建提问矩阵（品牌词 / 品类词 / 地域词 / 对比词 / 长尾问题），在多个 AI 平台上实测当前品牌提及率、推荐位置与情感倾向，形成可对比的基线数据
• 第二步 · 实体锚定：统一企业名称、成立时间、业务范围、服务区域等关键事实，以 JSON-LD 结构化数据与 llms.txt 摘要植入官网，让大模型把"品牌名—业务—地域"三者稳定关联
• 第三步 · 内容供给：围绕真实客户问题生产可验证的内容——带数字的案例、带时间的事实、带来源的引用。大模型偏好有据可查的陈述，而非形容词堆砌
• 第四步 · 多源交叉验证：让企业信息在官网、公众号、视频号、头条号、知乎、行业站点等多个独立信源形成一致表述，这是 AI 判定信息可信的关键条件
• 第五步 · 持续复投：按各平台的信源更新周期定期补内容与刷新索引，保持时效权重

可交付的量化成果

• 《AI 平台可见度基线报告》：上线前实测数据，作为对比基准
• 《月度 AI 可见度报告》：提及率、首推率、情感倾向、引用来源分布的环比变化
• 网站侧技术交付：robots.txt、llms.txt、sitemap 四件套，全站结构化数据

AI 智能体（Agent）定制

智能体不是聊天机器人，它是能把一件事做完的数字执行者。我们基于主流大模型与工作流编排框架，为企业搭建能调用业务系统、按流程推进任务并在异常时转交人工的智能体。

• 典型场景：售前答疑助手、售后工单处理、报表自动生成、合同条款初审、招聘简历初筛、内部制度问答
• 能力边界设计：明确哪些动作可由智能体自动执行、哪些须人工复核，并设置兜底策略
• 接入方式：对接企业现有 CRM、工单系统、数据库、企业微信/钉钉机器人

大模型部署与知识库（RAG）

对于数据不出内网、行业术语密集或合规要求高的客户，我们提供私有化部署方案：把开源大模型部署到客户自有服务器或私有云，再搭建基于企业文档的知识库。

• 知识库建设：文档清洗与切片、向量化、检索重排序、答案溯源标注（每条回答可回溯到原文出处）
• 部署形态：单机 GPU 服务器部署、内网集群部署、混合方案（通用问题走公有云、敏感问题走本地）
• 效果治理：建立测试集持续评测答案准确率，定期迭代召回策略

AI 数字员工

把重复性劳动交给 AI。我们为企业搭建 7×24 小时在线的数字客服与数字销售前台，承担咨询接待、产品介绍、线索收集与初步筛选，把人工精力释放到成交环节。

• 能力范围：多轮对话、意图识别、商品问答、订单查询、留资表单、转人工衔接
• 训练方式：基于企业真实话术库、产品资料与历史客服记录进行对齐训练与持续优化
• 落地渠道：官网、公众号、小程序、企业微信、抖音私信

AI 内容工厂

内容是 GEO 的燃料。我们搭建的内容生产流水线，用 AI 完成选题、初稿、改写与合规校验，由人工完成事实核对与最终定稿，兼顾产能与可信度。

• 产出类型：行业解决方案文章、产品说明、常见问题、本地化城市分站内容、多平台投放版本
• 重复度控制：同主题多版本差异化改写，规避采集站特征与低质判定
• 合规过滤：广告法极限词检测、医疗与金融等敏感行业表述校验

FD 前端部署（Front-end Deployment）

很多项目不是卡在开发，而是卡在上线。FD 前端部署是我们将交付环节产品化的一条独立业务线：让每次代码提交都能在最短时间内安全上线，并保持可回滚、可观测。

• 构建流水线：代码提交触发自动构建、依赖安装、产物压缩、环境变量注入
• 发布策略：灰度发布、按地域/按比例放量、一键回滚
• 性能治理：CDN 分发、静态资源缓存策略、图片格式优化、首屏耗时监控
• 上线检查清单：HTTPS 证书、HTTP/2 与 HTTP/3、资源压缩、404 巡检、移动端适配校验
• 与 GEO 打通：上线后自动生成并刷新 sitemap、llms.txt，自动提交索引