AI 内容资产建设

让 AI 有内容可引、有据可依

  • 服务周期按月持续交付
  • 交付形式文档 + 内容资产 + 数据记录
  • 结算方式按效果付费,不上榜不付费
  • 系统每天监测
  • 不上榜不付费
  • 完全无效果全额退款

什么样的内容更容易被 AI 引用

大模型在组织答案时,偏好结构清晰、结论明确、来源可追溯的内容。反过来看,大量企业官网的内容形态是“形容词堆叠”,这类内容既难以被理解,也难以被引用。

我们在生产内容时遵循三条原则:结论前置、要点分列、数据可溯源。每一段内容都要能回答一个具体问题,而不是把所有信息揉成一团。

内容矩阵怎么搭

我们会把诊断阶段产出的提问词库,逐条转成内容选题。一个问题对应一篇内容,同一主题下再按“是什么 / 怎么做 / 怎么选 / 常见问题”拆出子篇,形成可交叉引用的内容簇。

内容形态上不限于文章。很多情况下,一张参数对照表、一份流程说明、一组常见问答,比一篇长文更容易被 AI 准确引用。

事实核查是硬门槛

所有对外发布的内容都要经过事实核查:涉及数据必须有出处,涉及承诺必须留有余地,涉及对比不能贬低同行。这既是对客户负责,也是内容能否长期被信源采纳的前提。

服务包含

  • 官网内容体系规划与栏目结构设计
  • 提问词库到内容选题的逐条映射
  • 结构化写作规范(结论前置、要点分列、层级清晰)
  • 行业问答、参数对照表、流程说明等多种内容形态
  • 多轮事实核查与合规复核
  • 内容规范手册与团队培训

效果保障

这一项服务,同样按效果付费

不论从哪一项服务切入,结算方式都一样:约定问题集里没有上榜的部分不计费,合同周期内完全没有效果则全额退款。

不上榜,不付费

按效果付费:以合同约定的目标问题集为准,品牌没有出现在 AI 回答的推荐名单里,这一部分不计费,费用只跟结果挂钩。

系统每天监测,客户实时可查

自研 RPA 监测系统每天在五大平台模拟真实用户提问取样,记录提及位置与引用来源;客户登录系统即可每日实时查看监测效果。

完全无效果,全额退款

合同周期结束时,约定问题集内始终没有出现有效上榜,按合同条款无理由全额退款,风险由我们承担。

五大主流 AI 平台全覆盖

豆包、DeepSeek、腾讯元宝、文心一言、通义千问同步推进,不做单一平台,避免用局部数据制造“有效果”的错觉。

服务流程

这项工作在整个链路中的位置

五项服务相互衔接,每一项的产出都会成为下一项工作的输入。

  1. 01

    现状诊断

    用固定问题集在豆包、DeepSeek、元宝、文心、千问五个平台实测,摸清品牌当前的位置、被引用的信源与内容缺口。

  2. 02

    策略规划

    确定优先覆盖的问题、需要的内容形态、信源节点与更新节奏,形成可以直接排期的执行方案。

  3. 03

    内容生产

    按统一规范生产结构化内容资产,每篇内容经事实核查与合规复核后才进入发布流程。

  4. 04

    分发与信源布局

    内容按各平台规则适配分发,同时在权威节点建立一致、可交叉验证的品牌信息。

  5. 05

    每日监测与迭代

    自研 RPA 监测系统每天在五个平台模拟真实用户提问取样,追踪上榜与引用变化;按当期上榜结果结算,并据此调整下一期内容方向。

其他服务

你可能还需要

查看全部服务

GEO 现状诊断与策略规划

先看清品牌在 AI 眼里的真实样子

通过多平台实测提问,梳理品牌在主流 AI 助手中的被提及情况、引用来源与内容缺口,输出可落地的年度 GEO 策略。

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权威信源与知识库布局

让内容被 AI 认定为可信来源

在百科、行业媒体、专业平台与企业知识库等信源节点建立一致、可交叉验证的品牌信息,提升内容被引用与推荐的概率。

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多平台内容分发与运营

一次生产,多端复用

把内容资产按平台规则做适配分发,形成稳定更新的内容场,持续扩大可被 AI 抓取与引用的入口。

查看服务详情

效果监测与持续迭代

用数据判断内容有没有真正起作用

建立固定的监测机制,追踪品牌在 AI 回答中的提及情况、引用来源与表述倾向的变化,按数据结果调整内容方向。

查看服务详情

先看清现状,再决定投入多少

告诉我们品牌名与主要业务,我们会给出初步的诊断思路,这一步不收取费用。