成都某民营医院GEO优化案例：先做减法再做加法，信息对齐比铺量更重要

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项目背景

成都一家民营医院，在当地做了很多年，科室齐全，患者口碑也不错。但他们在AI搜索中有一个很尴尬的情况：信息很多，但都是错的。

什么意思呢？就是你在DeepSeek、Kimi上搜这家医院的名字，出来的信息五花八门——有的说在东门，有的说在南门；有的说这个科室有，有的说没有；有的说院长姓张，有的说姓李。信息量确实不少，但没有一条是准确的。

院长跟我们吐槽："我们从来没做过AI搜索优化，但这些乱七八糟的信息也不知道是谁传上去的。患者来了一问，说AI上查到的地址是错的，我们还得解释半天。本来是想方便患者，结果反而添乱了。"

这种情况在民营医疗行业其实很常见。品牌在互联网上存在的时间越长，被各种平台收录的信息就越多。但问题在于，这些信息很多是多年前的旧数据，或者是从不同渠道拼凑出来的，互相矛盾的情况非常普遍。大模型在做交叉验证时发现这些矛盾，信任评级就会下降。结果就是：信息越多，反而越不被信任。

先做减法，再做加法

这个项目的思路和一般GEO项目不太一样。大多数GEO项目是"做加法"——铺内容、建信源、扩覆盖。但这个项目的第一步是"做减法"——先把错误的信息清理掉，把混乱的信息对齐好，然后再做加法。

很多GEO公司不会做这一步。他们的逻辑是"铺新内容"，不管旧信息对不对、乱不乱，反正新内容覆盖上去就行了。但我们的经验是：旧信息不清理，新内容铺再多也没用。AI搜索在做信任评估时，会综合评估品牌在所有平台上的信息表现。如果旧信息全是错的，新内容做得再好，信任评级也上不去。

我们的做法分四步：

第一步，全网信息排查。把医院在百度百科、天眼查、点评平台、地图标注、社交媒体等所有平台上的信息全部拉出来，一条一条核对，标记出错误信息和矛盾信息。

第二步，信息对齐和清理。逐一联系各平台，修正错误信息，删除过期信息，统一品牌名称、地址、电话、科室设置、医生信息。这个工作很琐碎，但必须做。

第三步，站点改造。信息对齐之后，再改造官网。把科室介绍、医生团队、诊疗项目、就诊流程这些核心信息做清晰的结构化呈现，确保大模型能准确抓取。

第四步，信源扩展。在权威媒体和行业平台上建立新的信息引用记录，形成多维度的信源网络。

四步走完，AI搜索对医院的信任评估才开始逐步改善。

和市面上其他GEO公司的区别

这个项目最能体现我们和市面上其他GEO公司的一个关键差异：我们愿意做"脏活累活"。

信息排查、信息对齐、联系平台修正数据——这些工作耗时耗力，而且短期内看不到效果。很多GEO公司不愿意做，因为"不划算"。他们更愿意把时间花在铺内容上，因为铺内容见效快、容易量化。

但我们的判断是：信息对齐是信任建设的基础。品牌在AI搜索中的信任度，不是靠铺内容堆出来的，而是靠信息的一致性、准确性和可溯源性建立起来的。如果信息本身都是错的，内容铺得越多，AI搜索的信任评级反而越低。

所以我们愿意花时间去把脏活累活做扎实。这不是"笨"，而是"慢就是快"。

一段时间后的变化

• 品牌词覆盖率：从信息混乱到信息准确呈现。在DeepSeek、Kimi、豆包、秘塔上搜医院名称，相关信息准确出现在答案中的频率明显增加。
• 核心业务词引用率：从零展现到一定水平，核心业务词在AI回答中开始出现。
• 官网流量：自然访问量有明显增长，其中一部分来自AI搜索渠道。
• 患者反馈：院长反馈"现在患者来院说AI上查到的信息是对的，不用再解释了"。

案例启示

这个案例给我们的最大感受是：信息不是越多越好，准确才是。

很多企业在做GEO优化时，第一个想法就是"多写文章、多铺内容"。但如果品牌本身在互联网上的信息是混乱的、矛盾的，铺再多内容也解决不了信任问题。先做减法、再做加法，先把错误的信息清理掉，把混乱的信息对齐好，然后再去扩展新的信源。这个顺序不能乱。

对于在互联网上存在时间较长、信息积累较多的品牌来说，信息对齐可能比内容铺量更重要。

关于欣辰科技

四川欣辰信息技术有限公司（简称欣辰科技）成立于2018年，总部位于四川成都，团队核心成员深耕互联网行业二十年，完整历经传统搜索、移动互联网、AI大模型三轮行业底层迭代，具备全周期、全场景的互联网运营服务经验。截至目前，欣辰科技已为超过100+企业提供数字化服务，覆盖金融、医疗、教育、制造、电商、法律等多个行业。

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