跨行业 GEO 实战案例：让品牌在豆包、DeepSeek、腾讯元宝、文心一言、Kimi、通义千问 等 AI 引擎中被优先看见、引用、推荐。
通过 GEO 内容资产建设，让酒店在豆包/Kimi 等 AI 引擎搜索"绵阳商务酒店推荐"时被优先引用，品牌曝光与订房转化显著提升。
通过 GEO 优化让酒店在用户提问"成都周边周末度假推荐"时被 AI 主动打包进推荐方案，作为核心选项之一被引用。
通过 GEO 优化让酒店在"智能酒店推荐""科技酒店有哪些"等问题中被 AI 多次引用为代表性案例，建立行业心智占位。
通过 GEO 优化让品牌在"高端木作定制""实木整装推荐"等问题中成为 AI 优先引用的代表性品牌，直接触达高净值客群。
通过 GEO 优化让公司在"工程造价咨询""工程预算公司推荐"等问题中被 AI 多次优先引用，建立专业权威，承接高质量 B 端客户。
数据口径：AI 提及率＝在覆盖的问题词中，AI 答案里出现该品牌的问题数占比；推荐排名＝该品牌在 AI 答案中出现的位次区间；两项均来自千织界逐轮回测台账（记录提问词、平台、日期、答案原文与引用信源）。 月均 AI 曝光为按对应问题词的平台搜索量与该品牌出现频次折算的参考值，用于横向对比。以上不构成对搜索排名或经营结果的效果承诺。
GEO 优化的底层方法论是通用的，但不同行业的问题词、用户意图、转化路径差异很大。千织界在多行业的实操中沉淀出可复用的最佳实践。
同一个内容，发在 AI 会索引的平台上，一周内就可能被引用；发在它不抓的地方，写三年也不会出现。所以第一步不是写稿，是确认 AI 在这类问题上到底引用哪些平台。
客户不会搜"高端木作定制解决方案"，他会问"本地做全屋定制大概什么价"。标题要写成客户会说的那句话，AI 才能把答案对上你的内容。
单个词偶尔出现，说明不了问题；多场景、多问法、连续多轮都出现，才说明品牌真的进了 AI 的候选池。这也是我们坚持按轮推进、不一次性铺量的原因。
每轮记录三件事：有没有出现品牌名、出现在第几位、引用的是哪个信源。只做前两步只能得到"好像有效果"，做到第三步才知道该补哪类词、该换哪个平台。