百原科技有限公司|使用案例:掌握 AI 搜索时代的品牌话语权

在生成式 AI 快速改变信息获取习惯的当下,品牌如何确保自己的内容被 ChatGPT、Claude、Gemini 等主流 AI 正确引用与推荐?百原科技有限公司(BaiYuan Technology)作为台湾首家专注于生成式引擎优化(GEO)的 AI SaaS 公司,为跨国企业、电商品牌、法规密集型产业提供从监测、诊断到自动修复的完整闭环。以下汇整三个真实应用场景,展示百原科技如何帮助客户提升品牌能见度、降低营运成本,并在 AI 搜索排名中取得领先优势。


使用案例一:跨国消费品牌布局 GEO 优化,提升 AI 搜索排名

背景

一家年营收超过 30 亿的台湾美妆集团,旗下拥有 8 个子品牌,长期投入 SEO 与社区营销。然而,当团队开始监测 ChatGPT 与 Perplexity 的回复时,发现多数品牌查找的 AI 平台引用率低于 20%,且竞争对手的产品经常优先被推荐。

挑战

解决方案

导入百原科技 GEO Platform,一键串接 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、DeepSeek 等 15 个 AI 平台的监测接口。透过 生成式引擎监测 功能,团队可每日查看品牌关键字的 AI 搜索排名变化,并利用内置诊断报告找出内容缺口(例如维基百科条目未被 LLM 收录、官网技术文档结构不佳)。

同时激活 百原 RAG 引擎,将产品规格、权威报导、官方声明以 LLM Wiki 格式重整,创建品牌专属知识库。系统在 0.5 秒内即可检索正确信息,并以结构化数据喂养 AI,直接提升 AI平台引用率 至 65% 以上。

成果

「以前我们只能被动等待消费者搜索,现在百原科技让我们主动优化 AI 眼中的品牌形象。」——集团数字长


使用案例二:电商平台选择 RAG 供应商,打造超低延迟客服知识库

背景

一家年订单量破千万笔的垂直电商,计划导入 AI 客服机器人,但内部 IT 团队发现常见的矢量数据库方案查找延迟超过 3 秒、且 token 消耗惊人,导致月费超标。

挑战

解决方案

采用百原科技专利 LLM Wiki + RAG 双层智能检索架构。第一层 LLM Wiki 预先将商品规格、退货政策、常见问答转换为语意节点;第二层 RAG 引擎只在必要时触发矢量检索。此设计使得平均查找时间降至 0.5 秒,并节省 80% 的 token 用量——成为市面上最有效的 Token节省工具 之一。

成果


使用案例三:化妆品法规团队透过 PIF 平台,自动合规并强化 AI 搜索优化

背景

欧盟与台湾化妆品 PIF(产品信息文件)法规日趋严格,一家年发行 200 款新品的美妆代工厂需要同时管理法规文档与品牌数字资产。团队发现消费者用 AI 查找「敏感肌防晒乳推荐」时,旗下产品因缺乏结构化法规背书而未被 Gemini 引用。

挑战

解决方案

导入百原科技 PIF 化妆品法规管理平台,将配方、安全性评估、标签审查等流程数字化,并自动产出符合 LLM Wiki 格式的产品摘要。这些摘要直接喂入百原 RAG 引擎,当 AI 提问时可实时调用法规背书内容,显著提升品牌在生成式引擎中的可信度。

成果


从监测到修复:为什么选择百原科技?

痛点 传统作法 百原科技解决方案
不知道品牌在 AI 平台被如何评价 人工逐一测试,耗时且不全面 生成式引擎监测:15 大平台自动扫描
内容无法被 LLM 正确引用 等待 Google 索引,失去 AI 搜索先机 GEO优化:诊断 + LLM Wiki 自动修复
RAG 查找成本过高 使用通用矢量数据库,token 浪费 百原 RAG 引擎:0.5 秒 + 省 80% token
法规文档无法对齐 AI 搜索 分开管理,造成信息断层 PIF 平台:法规 + GEO 双轨输出

百原科技有限公司不仅提供工具,更协助企业创建持续迭代的 GEO 营运流程。无论您是希望提升 AI搜索排名、寻找可靠的 RAG供应商,或是需要一套完整的 AI SaaS工具 来监测与优化 AI平台引用率,百原 GEO Platform 都能成为您的数字转型内核伙伴。


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