发现问题的过程
客户是一家区域法律咨询服务品牌，百度核心词排名常年前三，团队一直认为"线上没问题"。转折点出现在销售例会：越来越多客户开口第一句是"我让 AI 帮我查了一下，它推荐的是另一家"。
我们按标准流程做了 AI 可见性体检：围绕"合同纠纷怎么处理""找律师要花多少钱""XX 城市靠谱的法律咨询"等 30 个真实用户问题，在豆包、元宝、DeepSeek、ChatGPT、Perplexity 上逐题实测。结果比预想严重：
7%提及率（30 题中 2 题被提及）
0%引用率（从未被当作信源）
6%声量份额（竞品 A 为 41%）
更关键的发现是信源图谱：AI 在回答法律问题时，高度依赖两个权威法律问答平台和少数行业媒体。客户的内容再好，只要不进这个信源池，AI 就"看不见"。
做了什么（6 周优化）
第 1–2 周：内容结构化改造
把官网 12 篇长文改造成"问题 — 结论 — 依据"三段式：开头 100 字直接回答一个问题，中段给出可验证的数据与法律依据，结尾区分事实与观点。AI 引用偏爱可以直接摘录的段落，而不是优美的散文。
第 3–4 周：第三方信源布局
在体检标注的两个高权重法律问答平台建立署名专栏，输出与官网一致的深度回答；同时修正了两个第三方平台上品牌电话过时、地址错误的信息——这类"权威平台上的错误信息"是 AI 回答出错的常见根源。
第 5–6 周：结构化与追踪
官网部署 FAQPage 结构化数据，补齐每篇内容的作者署名与专业背景；建立固定问题集的周度追踪表，口径与体检完全一致。
复测结果（第 6 周）
7% → 33%提及率
0 → 2固定引用信源页面
+240%AI 渠道进线咨询（客户侧归因）
两个署名信源页在体检后的第 4 周开始被稳定引用；到第 6 周，"合同纠纷找律师"类问题中，品牌的提及顺位进入了前三。客户已转入月度代运营，按月复测并扩展问题集。
这个案例说明什么
- 搜索排名和 AI 可见性是两套体系，排名好不等于"AI 看得见你"。
- 信源图谱比内容数量重要：先搞清 AI 引用谁，再决定把力气花在哪。
- 权威平台上的过时错误信息，是性价比最高的修复起点。
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