锦秋农业 GEO 合作案例
本页为 B 端合作伙伴案例，仅公开交付物形态与执行流程，不承诺效果数字。锦秋农业（农产品深加工方向）案例代表农业类客户的标准交付形态：以行业适配为前提，配合 FAQ 全量库与企业知识库，让 AI 在农业品类提问中识别客户实体。
一、客户与项目背景
锦秋农业为农产品深加工与农业服务机构，核心诉求是让 AI 平台在用户提问农产品品类、产地、深加工、本地农业服务商相关问题时，能够识别并调用客户实体信息。项目由行业快速适配引擎（E17）横向贯穿，按农业行业调整方法、信源权重与内容风格。
二、交付物形态
| 交付物 | 形态 |
|---|---|
| 行业适配方案 | 按农业行业调性调整的方法、信源权重与内容风格（E17 产出） |
| FAQ 全量库 | 按 9 个 AI 推理环节锚定组织，覆盖品类认知、产地辨别、加工工艺、采购决策、本地服务商选择等场景 |
| 企业知识库 | 结构化 AI 可读知识库，覆盖客户产品线、产地资源、加工能力、服务流程 |
| 关键词库 | 四层词库：L1 核心业务词 / L2 行业锚定词 / L3 长尾问答词 / L4 地域词 |
| 官网 HTML 案例包 | 客户子站成品（含三段结构化数据） |
三、执行流程
- 行业适配：E17 横向贯穿全流程，农业类信源侧重政府公示网、农业资讯平台、产地公开数据。
- 知识生产：E14 企业知识库标准化建设，E07 FAQ 十二轮迭代。
- 实体消歧：全平台 NAP 一致，农产品品类同名混淆处理。
- 复测验收：六大平台 S/A/B/C 四层 40 问复测，证据落盘客户产出物 04_评估验收。
四、说明
本案例为交付形态展示，具体召回率与推荐位次以三平台 API 程序化复测证据为准，不在本页承诺。交付流程详见 代工/加盟交付 SOP，技术体系详见 技术方法论。