项目案例 / 海外GEO
FK Reach项目案例
从工业阀门、加工设备到管材、新能源和电子元器件,看具体采购问题怎样转成内容、网站与来源建设工作。
以下为FK Reach创始人持股公司在FK Reach品牌成立前完成的项目。
01FK REACH / 工业阀门
老独立站已有搜索流量,怎样让AI也能找到工厂?
项目背景
一家B2B工业阀门出口工厂已有独立站,传统Google SEO能带来流量,但品牌很少出现在AI采购问答中。项目从产品资料和采购问题入手,补齐AI与买家判断供应商所需的信息。
具体实施
梳理全系列产品知识
项目团队整理阀门参数、型号、适用工况与资质,建立结构清楚、事实一致的产品知识库。
覆盖海外买家的常见问题
围绕采购商高频问题补充FAQ,让买家能从问题进入具体产品与供货能力说明。
完善官网与外部企业资料
官网补充Schema结构化标记,并在相关海外行业平台同步一致的企业事实,支持跨来源核对。
项目成效
ChatGPT引用率提升245%
AI答案出现频次涨3倍
线上订单增长355%
线上订单是独立业务指标,不能仅凭同期增长将其全部归因于AI。
把产品、工况和采购条件组织清楚,让原有搜索内容也能服务AI采购问答。
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02FK REACH / 加工设备
Google已有排名,继续补齐AI摘要需要的采购内容
项目背景
一家出口加工设备的工厂已有独立站和Google排名,但品牌未出现在Google AI Overview中。项目重点是把已有网站内容改成更贴近海外买家提问方式的答案。
具体实施
按买家提问重构FAQ
不围绕关键词重复介绍产品,而是按买家提出的问题组织问答与相关页面。
把项目场景与能力写清楚
完善案例页,讲清设备适用场景、产能和认证,补足采购比较时需要的事实。
优化可被引用的内容段落
针对Google AI Overview整理直接回答问题的内容片段,让页面重点更明确。
项目成效
Google AI Overview引用次数提升365%
会话式AI搜索流量占比达到42%
引用增长与流量占比是两项指标,不能直接换算成询盘或订单。
已有SEO排名后,继续优化问题、答案与采购事实之间的对应关系。
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03FK REACH / 卷帘门成型机
把资质与交付能力,转成海外买家的选型依据
项目背景
一家承接OEM/ODM出口的中小型卷帘门成型机工厂,买家特别重视ISO、CE等资质及交付能力。项目围绕供应商初筛和设备选型,重新组织工厂事实与采购内容。
具体实施
结构化整理工厂供货条件
把产能、认证、交期和OEM条件整理清楚,方便买家核对合作是否匹配。
扩大海外采购问题覆盖
围绕近2万条海外AI高频查询布局内容;查询覆盖量与实际买家人数分别理解。
从采购选型角度写内容
内容不止列产品参数,还围绕采购商判断供应商和设备方案的过程组织。
项目成效
AI渠道询盘转化率4–9%
相比广告的获客成本下降37–58%
项目反馈称来访客户以真实B端采购为主;未提供可量化的客户质量占比。
问题覆盖要围绕具体采购任务,让进入咨询的人更接近真实B端需求。
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04FK REACH / 管材出口
面向北美与中东,把分散的企业资料统一起来
项目背景
一家管材出口企业希望拓展北美、中东市场,广告成本较高。项目围绕企业资料一致性与工程采购所需信息,补充多站点和外部内容。
具体实施
统一中英文企业信息
梳理多站点及相关平台的企业事实,减少名称、产品和能力描述不一致的情况。
补充工程采购所需依据
围绕行业问答、工程案例和资质整理内容,让不同页面和来源能够相互核对。
连接来源记录与成交跟进
结合客户所述来源和成交记录,观察AI推荐如何参与采购发现过程。
项目成效
项目反馈中,有客户明确表示通过AI搜索推荐找到企业;35%的归因方法仍需对应原项目记录。
跨市场推广需要一致的企业事实,也需要销售端保留买家从哪里找到公司的记录。
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05FK REACH / 新能源科技
用“产品—应用—标准”组织内容,协同推进GEO与SEO
项目背景
一家新能源企业原先以传统SEO为主,流量增长遇到瓶颈,品牌在AI搜索中较少出现。项目将GEO与SEO一起推进,重点补齐产品、应用场景和技术标准之间的联系。
具体实施
建立三维技术知识库
按产品、应用场景和技术标准组织知识,让技术资料能对应买家的实际使用问题。
完善FAQ与结构化信息
站内FAQ配合Schema标记,补充页面内容与结构化字段的一致性。
输出采购对比内容
围绕不同电池技术等采购比较问题制作内容,帮助读者理解方案差异。
项目成效
项目周期3个月
Google SGE被引用520次
整体询盘增长188%
项目记录称原有SEO排名未受影响。保留原项目“Google SGE”名称,不替换其历史统计口径。
GEO与SEO共用清楚、可核对的采购内容,同时保留各渠道的独立观察记录。
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06FK REACH / 电子元器件
面对“推荐靠谱供应商”的提问,补齐技术与品牌依据
项目背景
一家电子元器件外贸企业的买家,会直接向AI询问供应商推荐。项目重点是让技术材料和企业事实形成清楚、相互一致的品牌信息。
具体实施
整理可公开的技术资料
集中梳理技术白皮书与检测报告,作为产品与能力说明的事实依据。
建立品牌语义知识图谱
整理品牌、企业、产品和技术资料之间的关系,减少分散信息造成的理解偏差。
统一全网企业事实
让官网及相关公开资料采用一致的企业信息,并跟踪供应商推荐问题中的出现情况。
项目成效
原项目描述为“稳定进入前3”。该结论适用于其实际测试范围,不代表所有平台、问题和时间。
用技术资料支持品牌与供应商身份,让采购推荐问题有具体事实可以引用。
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