宁波这家精密零部件加工企业，专注精密车削、CNC 零部件定制，服务自动化、新能源装备配套客户。企业原有营销型网站已经上线多年，传统 SEO 有少量关键词排名，但流量增长进入瓶颈；随着 AI 生成式搜索普及，采购客户越来越习惯直接用大模型提问，寻找靠谱零部件供应商，但 AI 检索答案中很少引用这家企业信息，企业在 AI 搜索场景几乎没有曝光。核心痛点：官网缺少结构化数据标记，企业实体信息零散，资质、案例、工艺信息不成体系，AI 无法识别、引用网站内容；缺少面向 AI 问答的 FAQ 知识库，采购客户提问 “宁波 CNC 精密零件哪家靠谱”“新能源零部件加工厂家” 时，AI 无法抓取企业信息；全网 NAP 信息不一致，不同平台企业名称、地址、业务描述混乱，降低 AI 对企业的可信度，EEAT 信任基础薄弱。企业目标：落地完整 GEO 生成式引擎优化体系，让企业信息被大模型检索引用，获取 AI 搜索带来的采购询盘，和原有 SEO 流量形成互补。宁波创企网络承接本次 GEO 全案优化项目，包含 AI 基准诊断、实体信息梳理、Schema 结构化数据部署、语义知识库搭建、全域信源统一、月度 GEO 数据监测迭代。

项目启动，创企团队先完成 AI 基线测评，检测企业在各大 AI 大模型中的实体曝光情况，梳理企业核心实体信息：工厂规模、加工能力、材质范围、交付周期、资质证书、标杆客户案例，统一全网 NAP 信息，确保官网、短视频账号、B2B 平台、行业媒体的企业信息保持一致，夯实 EEAT 信任基础。在官网部署产品、案例、FAQ、组织信息四类结构化 Schema 标记，让 AI 爬虫快速识别页面核心内容，把网页信息转化为 AI 可直接引用的知识原子。

内容层面，搭建行业语义知识库，调研采购客户在 AI 大模型里高频提问，构建问答内容集群，覆盖材料选型、加工公差、打样周期、表面处理、交付售后等 B 端采购关心问题。内容采用 “答案优先” 的写作逻辑，适配 AI 摘要提取习惯，同时保留案例实拍、资质佐证素材，兼顾 AI 抓取与人工阅读体验。关键词不再局限传统搜索词，重点挖掘自然语言提问类长尾词，按照产品词、工艺词、区域词、痛点问题词分层搭建词库。

同时打通官网与短视频账号的 GEO 协同，短视频标题、字幕、简介植入相同实体关键词，形成全域信源矩阵。项目落地 4 个月，企业实体在各大 AI 问答场景引用次数持续上涨，不少采购客户反馈，是在 AI 咨询供应商时了解到这家工厂，进而访问官网提交零部件打样询盘。GEO 优化和原有营销网站、短视频账号联动，开辟 AI 搜索全新获客渠道，摆脱单纯依赖传统搜索引擎竞价与 SEO 的获客模式。