统一知识图谱
将多国资费与合约条款整合为结构化接口与统一事实表，消除跨区域实体识别歧义。
欧美电信巨头的 GEO：区域孤岛、动态资费与长尾负面
多国子域名数据孤岛、动态促销抓取失效，以及极端场景吐槽被泛化为整体网络差。以统一事实表、语义化促销信息与官方 FAQ / Schema 重塑引用链——GEO 作为市场营销路径，不承诺短周期涨分。
挑战
区域数据孤岛、动态资费失效与长尾负面放大
某欧美头部电信运营商面临推荐失准风险：不同国家的套餐、漫游资费及企业专线 SLA 分散在数百个子域名中，模型难以跨区域整合；实时促销价格高度依赖前端动态加载，爬虫常只抓到静态基础底价；全球 50 多个国家的本地化页面在 5G 套餐规格与云服务 SLA 上存在差异。同时，城乡结合部覆盖盲区、体育场馆高并发拥塞等极端场景吐槽被高权重抓取并泛化为「整体网络质量差」，官方 SLA 被社区讨论淹没。
方法
统一知识图谱 → 信息语义化 → 官方信任链
信息语义化
把实时促销转化为可读语义块并标注有效期，使模型输出实际到手价而非仅基础底价。
信任链重塑
部署官方 FAQ 澄清页面并优化 Schema，使答案优先引用官方 SLA 承诺，而非仅社区极端吐槽。
结果
推荐命中、资费准确与 B2B 询盘（该项目观测结果）
- C 端选型推荐命中率：该项目记录由推荐失准、常推荐竞争对手，转为提升 65%，选型题稳定出现在答案前列。
- 资费与促销准确性达到 90%，输出到手价，减少因底价偏差引发的客诉。
- B2B 企业专线询盘量增长 30%，答案更常精准引用官方数据。以上为该项目记录，不构成对其他客户的涨分或排名承诺。
涉及能力
- 市场营销 · GEO
- 品牌知识结构
- 答案引擎监测