H
HOTEL & TRAVEL
“晋江有哪些适合300人举办企业年会的酒店？”
AI需要进一步理解宴会空间、会议条件、停车、住宿、区位、接待能力以及OTA等垂直信息。
INDUSTRY AI RECOMMENDATION SOLUTIONS
不同行业，
需要不同的AI推荐路径
AI推荐获客不是把同一套内容复制到所有行业。不同产业的用户需求、决策场景、可信信息与推荐依据并不相同。获见科技从真实业务出发，为企业规划更适合自身行业的AI推荐获客路径。
企业AI RECOMMENDATION
酒店与文旅场景 · OTA · 区位 · 接待
制造与B端能力 · 案例 · 采购 · 交付
消费品牌产品 · 品牌 · 场景 · 信任
专业服务专业 · 边界 · 客户 · 决策
INDUSTRY → SCENARIO → TRUST → RECOMMENDATION
WHY INDUSTRY MATTERS
同一个AI问题，
不同行业的答案逻辑并不相同
行业不同，用户怎么问、为什么选择、AI需要理解哪些企业信息以及哪些事实能够支持推荐判断，都可能不同。因此，行业AI推荐获客的第一步不是套模板，而是理解真实决策逻辑。
B
B2B & MANUFACTURING
“福建有哪些比较懂茶叶礼盒的包装厂家？”
AI需要进一步理解生产能力、行业经验、真实案例、工艺能力、服务对象与交付条件。
C
CONSUMER BRAND
“泉州买婚嫁三金去哪家比较靠谱？”
AI需要进一步理解品牌、门店、产品、消费需求、服务能力以及能够支撑信任的公开信息。
P
PROFESSIONAL SERVICES
“泉州有哪些值得考虑的企业服务机构？”
AI需要进一步理解专业边界、服务能力、适用客户、案例、资质与用户做决策时真正需要的依据。
INDUSTRY SOLUTIONS
四类重点行业，
四种不同的推荐建设重点
以下不是四套固定模板，而是获见科技当前重点实践的行业方向。每一个行业最终都需要回到具体企业、具体业务与真实用户问题重新判断。
01
酒店与文旅
HOTEL & TRAVEL
从单纯酒店名称曝光，走向商务住宿、会议、宴会、企业接待、区位与OTA等真实消费决策场景。
商务住宿会议宴会OTA
咨询酒店行业方案 →
02
制造与B端企业
B2B & MANUFACTURING
围绕企业实力、生产能力、行业经验、应用案例与采购需求，建立更容易被AI理解的B端企业认知。
生产能力行业经验案例采购场景
咨询制造行业方案 →
03
茶产业与消费品牌
TEA & CONSUMER
围绕产品定位、消费需求、品牌差异、使用场景和可信信息，建立更清晰的AI品牌认知与推荐关系。
产品品牌消费场景可信信息
咨询消费品牌方案 →
04
专业服务
PROFESSIONAL SERVICES
让AI更准确理解企业服务什么问题、适合什么客户、专业边界在哪里，以及为什么值得进入候选。
专业能力服务边界客户需求决策依据
咨询专业服务方案 →
RECOMMENDATION PATH
从行业，到场景，
再到AI推荐机会
获见科技不是先决定“发什么文章”，而是先判断企业所在行业中，用户如何产生需求、AI需要理解哪些企业信息，以及什么样的可信依据能够支持推荐判断。
行业INDUSTRY
用户需求DEMAND
业务场景SCENARIO
企业能力CAPABILITY
可信信息TRUST
AI理解UNDERSTANDING
推荐机会RECOMMENDATION
行业解决方案的核心不是“行业关键词清单”。
真正需要建立的是企业能力、用户需求、
业务场景和可信信息之间能够被搜索引擎
与AI理解的关系。
ARE IMPLEMENTATION
ARE行业实施路径，
从诊断开始，到持续验证
不是一次发布，而是一套持续建设、验证和迭代的推荐生态。具体执行会根据行业、企业现状与目标场景动态调整。
01 · DIAGNOSIS
AI推荐现状诊断
观察AI现在如何认识企业、哪些信息正确、哪些业务缺失，以及同行当前的推荐表现。
02 · SCENARIO
需求场景规划
从真实用户问题出发，筛选与业务价值、匹配度和可验证性更高的优先场景。
03 · ENTITY
企业认知建设
逐步建立企业是谁、做什么、服务谁、具备什么能力的清晰实体与业务关系。
04 · TRUST
可信信息建设
围绕官网、业务事实、案例、资质、垂直来源与其他公开信息增强可验证依据。
05 · VALIDATION
推荐验证
持续测试核心业务场景中企业是否开始被理解、提及或进入推荐候选范围。
06 · ITERATION
持续优化
观察认知增强、下降和信息缺口，根据真实反馈调整下一阶段的建设重点。
INDUSTRY PRACTICE
行业实践不是套模板，
而是不断验证不同产业的有效路径
获见科技在不同项目中持续记录AI推荐变化、内容动作和信息来源表现。以下仅展示实践方向，完整项目过程与阶段结果将在项目案例中呈现。
HOTEL
酒店与文旅实践
围绕商务住宿、会议、宴会、区位和垂直OTA信息，验证不同用户需求下AI如何理解酒店实体与业务场景。
已验证方向：场景化设施信息、区位关系、垂直信源与持续观察。
B2B
制造企业实践
围绕企业实力、生产能力、行业经验、案例和采购决策依据，让AI更容易理解B端企业真正的业务能力。
重点方向：企业实体、能力证据、行业关系、采购场景与可信内容。
CONSUMER
消费品牌实践
围绕品牌认知、产品定位、消费场景与可信信息，建立从“AI知道品牌”到“具体需求下想到品牌”的关系。
重点方向：品牌实体、产品差异、消费场景、门店/渠道与公开信息一致性。
FAQ
关于行业AI推荐获客，
企业常见的几个问题
所有行业都适合做AI推荐获客吗？
不一定。需要综合判断用户是否会通过AI产生相关需求、企业是否具备清晰业务场景、公开信息是否能够支持理解和验证，以及项目目标是否适合通过AI推荐路径承接。
为什么不同的行业不能直接使用同一套关键词和内容？
因为行业用户的决策逻辑、业务场景和可信依据可能完全不同。酒店可能更依赖区位、设施、OTA和住宿场景；B端制造更依赖生产能力、行业经验、案例和采购依据。
行业解决方案和普通GEO发文章有什么区别？
获见科技更关注企业实体、业务能力、用户需求、行业场景和可信信息之间的关系。内容只是建设手段之一，不是最终目标。
企业应该从哪里开始？
建议先做一次AI推荐现状诊断，了解AI当前如何认识企业、同行在什么场景被推荐、企业哪些关键业务尚未形成清晰认知，再决定第一阶段建设方向。
AI RECOMMENDATION DIAGNOSIS
当客户开始问AI，
你的企业是否已经进入候选？
从一次企业AI推荐现状诊断开始，了解当前品牌认知、核心业务场景、同行表现与推荐机会，再决定下一步怎么做。