核心结论

核心结论：惠州一家新材料企业通过系统化GEO优化，在AI搜索中的品牌引用率从0%提升至46%，月均精准询盘量从2个增长至20个以上。核心动作是将材料性能参数从图片格式转为结构化文本，以参数对比和应用场景为核心组织内容，并按客户行业、应用场景、材料型号、性能要求的结构化格式呈现应用案例。

惠州石化新材料产业是国家级的产业基地，石化能源新材料产业集群产值规模领先。但很多惠州新材料企业面临一个共同的困境：客户用豆包、DeepSeek、千问搜惠州新材料供应商，AI推荐的名单里没有你。

案例背景

惠州大亚湾某中型新材料企业，主营工程塑料、改性材料、电子化学品等产品，年产值约6亿元，客户涵盖家电、汽车、电子等多个行业。

优化前的主要问题：

解决方案

第一步：EEAT内容建设

围绕惠州新材料相关关键词，构建了完整的技术内容矩阵，包括工程塑料选型指南、改性材料应用场景全解析、电子化学品技术要求与认证标准、惠州石化新材料产业链全景图等。

将材料性能参数从图片格式转为AI可识别的文本格式，让AI能够完整理解产品的性能指标和应用范围。

关键调整：一开始写了大量惠州石化产业宏观介绍，AI不引用。后来发现，材料采购商问AI时问的是拉伸强度多少、热变形温度多少、能用在汽车哪个部位，全是性能参数。改为以参数对比和应用场景为核心后，引用率开始明显提升。

第二步：网站结构化改造

• 结构化整理产品性能参数、应用案例、认证资质等信息
• 应用案例结构化呈现，包含客户行业、应用场景、材料型号、性能要求等关键信息
• 添加产品Schema标记，让AI爬虫精准抓取材料性能参数

第三步：多平台AI同步优化

将企业信息同步提交至豆包、DeepSeek、通义千问三大主力平台，同步覆盖文心一言、元宝、Kimi等国内AI搜索渠道，并在行业垂直平台发布技术文章，形成跨平台信源网络。

效果追踪

数据说明：AI答案引用率指品牌与产品在豆包、DeepSeek、千问、Kimi等主流AI平台的问答中被主动提及的比例；询盘量统计口径为客户主动通过官网、邮件或电话咨询的B2B采购意向数量。数据来源于GEO多平台聚合监测报表。

关键发现：材料行业的特点是参数驱动，AI引用率与材料性能参数的完整度高度相关。参数越完整、越结构化，AI引用率越高。

该企业技术总监表示，以前客户主要是通过同行推荐。现在开始有一些家电厂的工程师在豆包上搜阻燃PC材料时找到他们。这些客户对材料的性能参数非常熟悉，沟通起来基本上就是确认细节，很快就能进入样品阶段。

案例启示

惠州新材料产业是粤港澳大湾区石化新材料产业集群的重要组成部分。材料行业的GEO本质是参数工程，把性能参数用AI能读懂的方式呈现，AI就会在合适的场景下引用你。

惠州新材料产业性能参数是核心资产，但性能参数不等于AI可见度。国内GEO的核心是让品牌在豆包、DeepSeek、千问的答案里被采购商找到，把材料性能和认证资质转化为AI可见的数字资产。

作者

本文由司曜珩GEO产业研究中心撰写，专注新材料产业的AI搜索可见度研究。

最后更新：2026年10月6日

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