面对的问题：工业电气的采购决策链条长、参数专业度高，采购方越来越多地先用 AI 做一轮初筛。企业原有的对外表述偏产品罗列，AI 很难判断这家公司到底擅长哪类场景。
云见GEO 做了什么：把产品参数、适用工况、服务能力重新拆解成结构化条目， 补齐资质与交付说明，并在行业信源上统一表述，让 AI 能准确识别「做什么、服务谁、覆盖哪里」。
2018年
公司成立于东莞莞城
0大
重点服务行业
0+
覆盖主流 AI 平台
0个
广东省内覆盖地级市
合作客户 · 云见GEO 项目
云见GEO 的部分合作企业与优化实践
以下是云见GEO 的部分合作企业。涉及客户经营数据的内容，云见GEO 不做公开披露。
面对的问题：技术优势多沉淀在内部文档与技术资料里，外部可见的公开信息很少。 结果就是 AI 在被问到相关材料时，几乎不会提到这家公司。
云见GEO 做了什么：把技术能力翻译成客户和 AI 都能读懂的语言， 建立材料—应用场景—服务能力的对应关系，并把内容部署到可被引用的权威信源上。
面对的问题：官网多年没有系统更新，栏目信息与实际业务已经脱节，AI 抓取到的仍是几年前的旧内容，客户看到的表述也不一致。
云见GEO 做了什么：重建官网信息架构与内容结构，补齐结构化数据， 同步梳理各平台上流传的过期信息并逐一修正。
面对的问题：科技服务类业务的边界比较抽象，客户和 AI 都不容易快速理解 服务内容与适用对象，导致咨询质量参差不齐。
云见GEO 做了什么：梳理服务清单与典型应用场景，用问答式内容明确「适合谁、解决什么问题」， 并建立内容更新机制，避免信息再次过时。
面对的问题：品牌名与业务描述在不同平台上写法不一， 造成 AI 难以把分散的信息归拢到同一个企业实体上。
云见GEO 做了什么：统一企业名称、业务描述与联系信息的标准表述， 在全网信源做实体一致性校正，提升 AI 对企业身份的识别准确度。
关于效果数据：AI 平台的提及率与推荐位次会随模型更新持续波动，且涉及客户经营信息。
我们不在公开页面展示未经授权的客户数据，具体效果以项目服务报告为准。
典型场景
这些情况，我们做得最多
制造业：把技术实力讲成 AI 听得懂的话
制造业企业的能力往往体现在参数、工艺和交付经验上。我们会把这些内容整理成结构化、 可验证的表达，让 AI 在回答「这类产品谁家做得稳」时，能引用到你的实际能力。
B2B 服务：让「选谁」的问题里出现你
服务类业务的采购方最常问的就是「哪家靠谱」。我们会围绕这类问题建设内容， 把服务范围、适用对象、交付方式说清楚，降低 AI 判断的成本。
品牌纠偏：修正 AI 里的旧信息和错信息
企业搬迁、业务调整、资质更新之后，AI 往往还停留在旧版本。我们通过信源校正与正向内容建设， 让 AI 引用到最新事实。
从零起步：官网还没有，先把底座打好
如果官网尚未建成或结构混乱，我们会先从站点结构与内容架构做起， 否则后续的 GEO 优化会缺少可以承载的信源。