青岛某大型餐饮企业，拥有近 170 年品牌传承，主营招牌菜品获评中华老字号、省级非物质文化遗产，旗下酒店为青岛首批获评行业最高等级认证的餐饮企业之一。作为青岛本土餐饮品牌，线下拥有深厚的品牌积淀与消费者认知，然而当团队首次对其进行 AI 搜索摸底时，情况不容乐观。
在豆包、Kimi、DeepSeek、文心一言等六大主流 AI 平台，输入“青岛老字号美食”青岛游客友好餐厅”青岛家庭聚餐去哪吃"等核心场景提问词后，我们发现：六大平台基本无一推荐该品牌。品牌完全处于"未被 AI 信源收录"的真空状态——即使用户带着明确的本地消费意图提问，AI 的回答中也没有出现这家百年老店的身影。百年老字号的品牌声誉与真实经营实力，在大模型的回答中被彻底"折叠"了。
乾寻GEO团队随即围绕三大阶段实施系统化优化：
一是品牌信源结构化重构。将中华老字号认定、非遗传承、门店经营特色等分散信息整合为结构化品牌知识库，依托自研「乾寻AI-GEO」系统 99.8% 准确率的语义匹配能力，助力 AI 准确识别关键事实，从源头减少信息错配与 AI 幻觉。
二是构建"四维场景提问库"。围绕家庭聚餐、游客尝鲜、商务宴请、旅游伴手礼四大场景，梳理用户从模糊需求到精准决策的完整提问链路，保障各阶段均有充足结构化信息可供 AI 引用。
三是多平台持续监测迭代。对豆包、DeepSeek、文心一言、Kimi 等主流 AI 平台开展问答测试与品牌提及识别，围绕 AI 能见度、内容可信度、品牌推荐率三大维度动态追踪效果变化，通过分场景周期复测与数据对比直观验证优化成效，异常波动即时预警并同步输出优化方案，形成"诊断 - 优化 - 监测 - 迭代"的完整数据闭环。
优化过程中，团队经历了数次平台算法波动带来的反复——某一周在 Kimi 上的露出刚刚起势，下一次测试时又回落；DeepSeek 对特定信源结构的偏好也让团队不得不反复调试内容呈现格式。但凭借自研系统的实时监测预警与快速适配能力，每一次波动都被及时捕捉并完成策略调整。