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
- 无法实时掌握品牌在 15 大 AI 平台的引用次数与情感倾向
- 传统 SEO 工具无法反映生成式引擎的评价逻辑
- 缺乏自动化修复机制,需人工逐一比对 AI 回复来源
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
- 品牌在 ChatGPT 与 Gemini 的推荐比例从 18% 提升至 72%
- Token节省工具 帮助减少 API 调用成本达 80%(因精准检索减少无效 tokens)
- 每月自动产生 GEO 仪表板报表,董事会可直接查看 品牌能见度提升 趋势
「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
- 既有 RAG 架构无法支持实时问答,消费者体验不佳
- 每次查找平均耗费 1,200 tokens,营运成本过高
- 需要能与既有 CMS 无缝集成的 AI SaaS工具
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
- 客服机器人实时解决率从 45% 跃升至 89%
- 每月 API 费用减少 60%(对比前一代供应商)
- 百原科技被该电商列为内核 RAG供应商,后续扩展至商品推荐场景
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
- 法规文档分散于多个系统,无法成为 AI 可读取的知识来源
- 手动产制 LLM 友善的产品摘要耗时费力
- 需要同时满足法遵与 AI搜索优化 的双重目标
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
- 产品在 ChatGPT 与 Claude 中的引用率从 9% 升至 54%
- 法规团队合规效率提升 3 倍(系统自动比对 60+ 国法规)
- AI搜索排名 在「敏感肌友善」等长尾关键字进入前三名
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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