统计区间：2026-01 至 2026-08，同一组 40 个品类与选型提问前后对比。数据口径见文末声明。
本页目录
合作对象与服务范围
- 所属行业
- 化工新材料 / 工业胶粘剂
- 企业规模
- 年营收 2.6 亿 · 320 人
- 应用领域
- 电子、汽车、新能源电池
- 决策角色
- 研发工程师 / 工艺工程师
- 合作起始
- 2026 年 1 月
- 服务套餐
- 旗舰全案版
- 监测平台
- 6 个国内 AI 平台
- 当前状态
- 合作中，已续约 2 次
客户当时的处境
这是一家有 18 年历史的胶粘剂制造企业，自有配方 40 余个、产线 4 条。问题出在「身份」：AI 把它当成卖别人产品的贸易商。
- 40 组品类提问中仅 3 组提及，其中 8 组答案把它写成「代理商」
- 官网写着「生产基地」，但公司名、地址、产能三处信息互相矛盾
- 技术资料只给销售用，公开网络上找不到任何配方能力说明
- 研发工程师在选型时根本不考虑它，因为它看起来不像「能一起做开发」的供应商
客户想要的结果
客户的目标很明确：先纠正身份，再谈曝光。
- 被认成制造商：答案里不能再说成「贸易商 / 经销商」
- 进入技术讨论：在「耐温多少」「能不能过回流焊」这类问题里有答案
- 可核验的资质：ISO、UL、RoHS 等能直接点开看
我们补的一条
不写「行业领先」这类形容词，改写成可测的指标：耐温区间、剪切强度、固化时间、适用基材。
先解决「你是谁」，再解决「你排第几」
2026 年 1 月完成首轮采样：6 个平台 × 40 组提问（品类词、应用场景、参数选型、替代进口、资质要求）。逐条记录答案中的身份描述。
基线采样中的四类问题
| 问题类型 | 具体表现 | 出现次数 |
|---|---|---|
| 身份误判 | 被描述为「代理商 / 贸易商」 | 8 / 40 组 |
| 完全未提及 | 答案只列 2–3 家同行 | 37 / 40 组 |
| 参数缺失 | 提到产品但不给耐温、强度等指标 | 31 / 40 组 |
| 实体冲突 | 公司名、地址、产能说法不一致 | 9 处 |
最致命的一条
「贸易商」这三个字，会把技术型采购直接劝退——他们要找的是能一起改配方的供应商，不是转手卖货的中间商。
核心指标（优化前 → 当前）
三个阶段：先统一身份，再提供证据，最后扩场景
实体校准：把「你是谁」写死
DAY 1–35我们做了什么
比对官网、B2B 平台、招聘页、专利库与 3 家第三方数据库，列出 9 处冲突（公司全称、成立年份、厂区地址、产线数量、年产能、资质证书编号、专利数、主营产品表述、联系方式）；建立统一实体卡并同步到所有可改渠道；部署 Organization + Product 结构化数据。
客户配合了什么
提供营业执照、生产许可、ISO/UL/RoHS 证书扫描件；确认可公开的产能与产线信息；授权我们统一 B2B 平台资料。
证据建设：让「能做」有据可查
DAY 36–110我们做了什么
发布 6 份技术白皮书（电子级、汽车结构、动力电池三类场景），每份含适用基材、耐温曲线、固化条件与失效模式；上线耐温曲线数据页（-40℃ 至 180℃ 分段数据）；建设资质中心页，把 11 张证书做成可检索表格；补齐 18 个应用场景问答页。
客户配合了什么
研发总监 3 次技术访谈（每次 2 小时）；提供 6 组实验室测试数据；法务审校白皮书中不构成性能承诺的表述。
场景扩展与纠偏收尾
DAY 111–240我们做了什么
扩展 22 个长尾问题（替代进口、低卤、导热、抗跌落等）；补充 3 篇第三方检测解读；每月复测 40 组固定提问，对仍在引用旧描述的答案做定向补证。
客户配合了什么
每月 40 分钟的口径确认；新增产品线时同步资料。
身份纠正后，来的询盘变了性质
以下数据由客户提供并经我方核对，统计区间 2026-01 至 2026-08，同口径对比。
| 指标 | 合作前（2026-01） | 当前（2026-08） | 变化 |
|---|---|---|---|
| 品类提问提及率 | 8% | 41% | +33 个百分点 |
| 「贸易商」身份误判 | 8 组 | 0 组 | 纠偏完成 |
| 官网引用链接 | 0 次/月 | 31 次/月 | 新增来源 |
| 技术型询盘 | 5 条/月 | 14 条/月 | +180% |
| 样品申请 | 6 份/月 | 19 份/月 | +217% |
说明：询盘与样品申请由客户 CRM 统计，含部分线下转介；口径与客户内部月报一致。
三个没有回避的困难
合规表述边界
贯穿全程
化工品不能承诺性能，也不能写「替代进口」这类绝对表述。法务逐句审校，最终把结论改成「在 XX 测试条件下达到 XX 数值」。
教训：合规不是限制，反而让内容更具体、更可引用。
配方不能公开
发生于 DAY 50
研发担心白皮书泄露配方。最终只公开测试方法与结果区间，不写成分比例，既证明能力又不暴露核心。
教训：公开「怎么测」比公开「是什么」更安全，也更有说服力。
行业信源太少
发生于 DAY 90–150
胶粘剂领域缺少权威媒体，AI 更依赖 B2B 平台旧数据。我们用 3 篇第三方检测解读 + 1 次行业协会技术分享，逐步替换旧信源。
教训：信源薄弱行业，要靠自建可核验证据补位。
客户怎么评价这段合作
「最开始我以为 GEO 就是把官网写好看点。他们花了三周只做一件事——把我们被写错的地方全找出来。这件事我们自己做了五年没做成。」
「现在客户来问的问题变了：以前问价格和有没有货，现在问耐温和固化条件。这说明他们把我们当技术方案方在评估。」
服务评分
客户方 3 位对接人匿名打分，2026-08 收集，满分 5 分。
合作关系的演进
先把「胶水零售」改正过来
AI 曾把品牌归入零售胶粘剂类目。首月完成实体校准与身份页，客户确认「先修身份，再谈曝光」。
电池应用线追加进来
品类正确率稳定后，客户追加新能源电池应用线的内容建设，并升级到旗舰全案版。
TDS 全部结构化
当前每月复测加每季度新增应用场景；全部技术数据表（TDS）完成结构化，可直接被引用。
面向主机厂供应链审核
计划建设汽车主机厂供应商准入场景的问答页，覆盖 IATF 体系相关的高频提问。
化工新材料做 GEO，先修身份再谈曝光
实体冲突是头号问题
公司名、地址、产能、资质编号——只要有一处对不上，AI 就会挑最保守的说法，通常就是「贸易商」。
用测试数据代替形容词
「耐高温」没人能验证，「180℃ / 1000 小时保持 85% 强度」才能被引用。数据比形容词更容易成为答案里的那句话。
资质做成可检索表
11 张证书散在图片里等于不存在。做成带编号、有效期、发证机构的表格，才可能被 AI 抽取为「有资质」的证据。
关于这个项目的常见疑问
因为它不是排名问题，而是实体识别问题。AI 判断一家企业是制造商还是贸易商，靠的是名称、地址、产能、资质、专利等结构化信号是否一致。信号冲突时，它会退回更保守的描述。所以必须先把 9 处冲突全部统一，内容才有机会被正确理解。
固定 40 组品类与应用场景提问，在 6 个平台每月复测一次，统计「答案中出现该企业」的比例。41% 即 40 组中 16–17 组出现。提问集与平台未更换。
不看页数，看是否含四要素：适用基材、测试条件、结果区间、失效模式。四要素齐全的 6 份白皮书，被引用的次数是普通产品介绍页的 4 倍以上。