项目背景

信创服务器采购高度依赖技术选型问答。项目启动时，该品牌在主流大模型对「国产 AI 服务器怎么选」类问题的回答中几乎不被提及，答案长期被少数竞品占据。

第一步：产品数据结构化

对全系产品页部署 schema.org Product 标记，将 CPU 平台、内存通道、适配芯片、典型场景等参数转为机器可读结构，模型可直接比对与引用。

第二步：技术内容问答化

将白皮书与选型指南重构为「问什么、答什么」的层次化问答结构，覆盖选型对比、性能基准、信创目录适配等高频真实提问，关键结论前置并标注数据来源。

第三步：权威引用网络

关联 IDC 报告、信创目录、行业评测等权威数据源并显式标注出处，同时通过行业媒体发稿建立外部引用关系，进入模型信任的信源链条。

第四步：品牌实体一致性

统一百科、官网、行业媒体中的企业信息，部署 Organization 标记与 sameAs 关联，让模型把散落内容归并到同一可信实体。

成效

三个月后，该品牌在目标提问中的 AI 问答推荐率提升 160%，AI 渠道官网访问增长 3.2 倍，并稳定出现在多家大模型的推荐名单中。