如果现在接到这个项目，
我们会怎样把它做完？
下面不是客户成功案例，而是基于典型业务问题建立的沙盘推演。企业名称、答案样本与数据均为模拟，用来展示诊断逻辑、交付结构和复测方法。
SIMULATION模拟数据 · 非真实客户业绩
沙盘 01 · B2B 服务
一家制造业技术服务商，为什么总进不了 AI 的候选名单？
模拟企业：华东某设备预测性维护服务商
观察样本：20 个采购与比较问题
起点
官网写了十年经验和一站式服务，却没有说清适用设备、数据接入、实施周期和验收标准。20 个模拟问题中，品牌只出现 3 次，官网被引用 1 次；6 次答案把“提供诊断服务”误写成“销售监测硬件”。
沙盘动作
- 统一公司、品牌、服务范围与不适用场景。
- 新建“实施前需要什么数据”“如何验收”“服务与硬件方案怎么选”三个决策页面。
- 为方法、负责人和模拟项目说明补齐作者、日期与可核验依据。
- 修复页面抓取、内部链接和 Organization、Service、Article JSON-LD。
推演判断：技术修复解决“找不到”，决策页面和证据解决“为什么选它”。只增加发稿量无法补上这两层。
模拟复测
品牌提及3 / 20 → 11 / 20
官网引用1 / 20 → 8 / 20
关键事实错误6 处 → 1 处
假设：同一问题集、相同测试轮次；仅用于演示指标和报告结构，不预测真实项目结果。沙盘 02 · 本地品牌
门店明明就在附近，AI 为什么推荐了更远的竞品？
模拟企业：长三角三店连锁康复服务品牌
观察样本：24 个地区与需求组合问题
起点
官网、地图平台和公众号使用了三个不同品牌名，两家门店的营业时间已经变化，服务项目只有海报图片没有正文。模拟答案经常引用旧地址，并把成人服务错误归到儿童场景。
沙盘动作
- 建立门店事实表，统一名称、地址、电话、营业时间和服务边界。
- 每家门店形成独立可访问页面，用正文说明适用人群和预约流程。
- 使用 LocalBusiness 适配字段表达真实门店信息，但不添加虚假评分。
- 把已确认的信息同步到企业自有渠道，并定期检查过期事实。
推演判断：本地 GEO 的核心不是把城市名塞进文章，而是让“哪家店、在哪里、能做什么”在多处保持一致。
模拟复测
场景提及5 / 24 → 13 / 24
官方页面引用2 / 24 → 9 / 24
地址/服务错误7 处 → 2 处
假设：门店资料已经真实核验；数据为沙盘计算，不代表任何实际门店表现。沙盘 03 · 软件产品
功能很多，却总被 AI 描述成“一个简单小工具”
模拟企业：支持本地与云端部署的库存软件
观察样本：30 个功能、部署与选型问题
起点
首页只有宣传口号，版本、部署模式、数据边界和操作说明散落在下载页。旧文章仍写着已下线功能。模拟答案能找到品牌，却无法正确说明适用规模、本地部署和权限能力。
沙盘动作
- 建立版本化产品事实页，把正式功能、测试功能和规划功能分开。
- 补齐本地/云端部署、权限、备份和迁移边界。
- 围绕“怎么选”“怎么部署”“数据放在哪里”建设三组决策内容。
- 增加 SoftwareApplication、Service、Article 和 Breadcrumb JSON-LD，并保证与可见正文一致。
推演判断：软件 GEO 不只是让名称出现，更要让版本事实和使用边界被准确转述。
模拟复测
品牌提及8 / 30 → 17 / 30
产品事实准确62% → 90%
官网产品页引用3 / 30 → 12 / 30
百分比按模拟事实核对项计算；真实项目会提供原始答案和计算口径。沙盘能证明什么？它证明我们知道怎样工作，
它证明我们知道怎样工作，
不证明某个结果已经发生。
沙盘把抽象服务变成可检查的业务过程：从问题样本、事实底稿和网站诊断，到执行清单与同口径复测。
当真实项目获得客户授权后，案例会单独标记“真实案例”，并说明行业背景、观察周期、原始样本、其他影响因素和数据限制；不会把沙盘数据替换成客户数据继续沿用。
带着你的场景做一次推演