构建唯一事实来源
全面对齐批文公司名与市场名称，严格界定销售范围，消除模型端实体识别歧义。
医疗器械集团的 GEO 破局：对齐真值冲突与不可读文档
AI 搜索中信息失真，根因是真值不唯一、说明书不可读、旧档案未清理。以 GEO 对齐命名、结构化文档并复测四类问法——明确为市场营销 · 生成式可见度路径，而非短周期涨分承诺。
挑战
真值冲突、数据不可读与旧档案干扰
某头部医疗器械集团在 AI 搜索中遭遇信息失真：同时使用批文公司名、正式产品名与市场俗称三套命名，且设备分类写反，模型将同一产品族错误拆分为两家公司；产品说明书多为扫描件，爬虫无法提取适用范围、禁忌症等关键合规信息；外部平台上的过期批文与旧经销商讨论帖被抓取，部分模型通过名称共现传播错误叫法。
方法
唯一事实来源 → 文档结构化 → 四类问答复测
推进文档结构化
将扫描件说明书转化为可抓取文本，使适用范围与耗材培训等关键信息可被提取。
重构四类问答内容
围绕选型、对比、顾虑、点名四类高频问法撰写可核对内容并持续复测，收紧答案侧理由表述。
结果
覆盖与可核对性（该项目观测结果）
- 约 3 个月系统性 GEO 工作后：平台覆盖由部分覆盖、出现不稳定，转为该项目所述五大平台全覆盖（ChatGPT / Claude / Gemini 等）。
- 答案侧理由由笼统、存在错误拆分，转为可核对到批文允许范围与具体型号。
- 采购决策支撑由缺乏实质依据、易受干扰，转为提供结构化事实依据以消除顾虑。客户名称与未授权 ROI 不公开；以上为该项目记录，不构成对其他客户的涨分或首推承诺。
涉及能力
- 市场营销 · GEO
- 品牌知识结构
- 答案引擎监测