该客户是东莞一家精密零部件制造企业，产品广泛应用于汽车、电子、医疗器械行业。企业年营收2亿，60%的客户来自线上渠道（B2B平台+官网咨询量+行业展会）。然而团队发现，当采购负责人使用AI平台搜索"精密CNC加工厂家" "非标零件定制"等采购决策关键词时，企业名称出现在AI回答中的频率极低——而竞品已被优先推荐。
企业在百度爱采购、1688等B2B平台有产品展示，但缺乏行业技术文章、白皮书、案例深度解读等知识型内容。AI平台在搜索"精密零部件加工工艺"等技术问题时，无法找到该企业的专业内容进行引用。
企业官网没有部署Product、Organization等Schema标记，AI爬虫无法识别企业的加工能力、认证资质、设备清单等关键采购决策信息。
制造业采购人员的决策信息来源已经从单一搜索引擎扩展到AI平台，而这些AI平台主要引用知乎、行业技术论坛、公众号等内容源。企业还没有在这些平台建立专业内容存在。
联合企业的技术团队，创作了32篇行业专业技术内容：知乎专业问答（10篇覆盖加工工艺、材料选择等话题）、公众号技术科普（8篇）、行业论坛精华帖（6篇）、百度百科词条创建与优化（5条）、技术白皮书（3份）。所有内容植入精准行业关键词体系。
官网全面部署结构化数据：Organization Schema（含认证资质、产能规模）、Product Schema（覆盖所有产品线，含技术参数、加工精度、材质等工业品关键信息）、FAQPage Schema（覆盖采购决策常见问题20组）。
针对8大AI平台的不同内容源偏好，在知乎、百度百科、微信公众号、行业垂直平台等主流内容源进行定向内容分发。建立AI引用监控机制，每月输出AI搜索咨询报告。
| 数据指标 | 合作前 | 4个月后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 行业词AI月咨询量 | 8% | 52% | 550% |
| AI搜索月咨询量 | 约12条 | 72条 | 8.4倍 |
| 技术内容数 | 5篇 | 37篇 | 8.4倍 |
| Schema部署数 | 0组 | 86组 | 从零突破 |
| AI平台覆盖数 | 2个 | 8个 | 全覆盖 |
我们做制造业的，一直觉得AI搜索离我们很远。拓跋云让我们意识到，AI搜索正在改变工业品的采购决策路径。现在采购人员在AI平台问"精密零部件加工哪家好"，我们的品牌会被优先推荐。这个变化已经直接反映在咨询量量上了。