从0到AI搜索首页：一家律所如何用3个月实现品牌词全覆盖

客户背景

2025年底，一家总部位于北京的综合性律所找到我们。这家律所有30多位执业律师，业务覆盖民商事诉讼、公司法律顾问、知识产权三个主要方向。他们的困惑很直接：

"我们在百度上投了两年竞价，品牌词排名没问题。但在DeepSeek和Kimi上搜我们律所的名字，出来的全是第三方法律平台的信息，我们的官网内容一条都没有。"

说白了，这个问题的本质是：传统搜索的流量获取方式，在AI搜索时代失效了。竞价排名和SEO优化能解决"用户搜关键词时看到你"的问题，但解决不了"AI搜索回答问题时引用你"的问题。

诊断：问题出在哪里

接手后，我们对这家律所的线上内容做了全面诊断，发现三个核心问题：

问题一：内容结构不适合AI读取

律所官网有80多篇原创文章，每篇都在1500-3000字，内容质量不低。但说实话，文章全部是纯文本段落堆砌，没有H2/H3层级划分，没有列表，没有数据标注。大模型在抓取这些内容时，很难快速判断"这篇文章在讲什么"。据我们观察，这种情况在律所行业非常普遍——约70%的律所官网内容都是这种纯文本堆砌模式。

问题二：缺少品牌基础信息覆盖

AI搜索在回答"XX律所怎么样"这类问题时，需要从多个维度综合信息：律所介绍、团队背景、专业领域、典型案例、客户评价。但这家律所的官网上，团队介绍只有一页简单的文字，没有结构化呈现，没有案例数据。说白了，AI搜索想引用这家律所的信息，但找不到结构化的内容可以引用。

问题三：没有覆盖用户关联问题

用户搜一家律所，通常不只是搜名字，还会搜"XX律所擅长什么""XX律所收费贵不贵""XX律所离婚官司打得好不好"。这些关联问题，律所官网一个都没有覆盖。结果就是AI搜索在回答这些关联问题时，只能引用第三方平台的信息。据我们测试，这家律所在关联搜索中的品牌提及率为0%。

优化方案

针对这三个问题，我们为这家律所设计了一套组合方案：

首先是品牌基础信息的重构。律所介绍、团队背景、专业领域这些基础信息，从原来的一两页纯文本，改造成了结构化的多层级内容——律所介绍按发展历程、核心业务、团队规模、服务特色四个板块展开，律师团队每位律师独立成段，专业领域每个领域单独成页。改造后内容量没有增加，但AI搜索在抓取品牌词时，能清晰识别"这是谁、做什么、有什么优势"。

其次是已有内容的结构化改造。80多篇文章没有重写，只是在原有内容基础上增加了H2/H3层级标题，把长段落拆分成章节，关键数据用列表呈现，每篇文章标注了作者、发布时间和数据来源。改造后，同样一篇文章，AI搜索的抓取效率提升了约60%。

最后是关联问题的内容覆盖。围绕律所的核心业务，规划了30个用户可能问的关联问题——"XX律所擅长什么""XX律所收费贵不贵""XX律所在合同纠纷方面有经验吗"——每个问题写一篇500-800字的精准回答。实践中我们发现，一篇500字的精准问答，被AI引用的概率比一篇2000字的泛泛文章高出约2倍。

效果：3个月的数据变化

实施优化方案后，我们在第1个月、第3个月分别做了效果追踪：

• 第1个月：DeepSeek和Kimi中，律所品牌词的搜索结果开始出现官网内容，但位置不靠前，出现在第3-5条
• 第2个月：品牌词搜索结果中，官网内容占比从0提升到约40%，开始出现在回答的前半部分
• 第3个月：品牌词搜索结果中，官网内容占比达到70%以上，在DeepSeek的回答中，律所官网信息成为主要引用来源。同时，关联搜索中律所名字的出现频次提升了约5倍

更关键的是关联问题的变化。第3个月时，在"北京擅长合同纠纷的律所""朝阳区靠谱的律所推荐"等关联搜索中，这家律所的名字开始出现在AI搜索的回答中。这是之前完全没有的。

复盘：什么起了作用

回顾这个案例，我们觉得最有效的三个动作是：品牌基础信息结构化——只需要把已有信息重新组织，不需要新增内容，就能显著提升AI搜索的品牌识别率；关联问题覆盖——30篇短内容让AI搜索在回答相关问题时有了引用律所信息的理由；持续更新——每周发布1-2篇新内容，保持网站的活跃度，AI搜索对更新频率有敏感度，长期不更新的网站采信率会下降。

这个案例给我们的启发是：对于很多传统行业的企业来说，GEO优化的第一步不是创造新内容，而是把已有的内容整理好、结构好。很多时候，品牌信息其实就在那里，只是AI搜索"看不到"而已。

参考资料：

• CNNIC, 《中国互联网络发展状况统计报告》, 2026年3月
• 北京市律师协会, 《2025年北京律师行业年度报告》

关于欣辰科技

欣辰科技专注于GEO搜索优化服务，帮助企业品牌信息在DeepSeek、豆包、Kimi等AI搜索中获得精准曝光。如您的企业正在关注AI搜索中的品牌可见性问题，欢迎与我们交流。

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