本案例为千百顺GEO服务的新能源新材料出海项目 —— Xrun（钛应用）（品类：钛应用）。海外采购与品牌经理已习惯在 ChatGPT、Gemini、Claude 等生成式引擎中直接提问完成供应商初筛。项目完成英文信息架构改造、钛应用英语采购问句矩阵、可核验案例库与多信源统一背书。

一、项目背景

1.1 企业与产品

Xrun（钛应用）聚焦「钛应用」出海。决策者多为海外采购、渠道商与品牌方。高频问法包括「titanium application」。若品牌未进入海外生成式引擎的推荐清单，询盘入口会直接丢失。

1.2 海外GEO监测结果

数据来自海外GEO监测看板（最近更新 2026-09-22）：

海外AI采信（收录问题）：42,288 条
总问题量：48,420 条
覆盖平台：Gemini、Grok、Claude、ChatGPT、AiOverview、GoogleAiMode（6 个）
训练词量：2

1.3 出海常见瓶颈

官网只有中文或机翻英文，缺少可被大模型切片的参数表、认证与交付说明；
未覆盖「titanium application」「Titanium Heat Exchanger Plates」等英语采购问句；
Google、行业目录、独立站与社交媒体的公司名、地址、认证口径不一致，模型交叉校验后降低权威分；
缺少 Organization / Product / FAQ 等结构化标记，海外爬虫难以识别为可信供货商。

二、优化目标

在 Gemini、Grok、Claude、ChatGPT、AiOverview、GoogleAiMode 等 6 大海外平台建立稳定采信；
围绕钛应用搭建英语蒸馏词与问答矩阵，覆盖厂家选型、认证、交期、MOQ 四类问句；
提升目标市场采购场景中的品牌推荐概率；
按月补充英文案例与产品页，维持收录池。

三、千百顺海外GEO落地动作

3.1 英文官网结构化

TDK 与摘要前置「钛应用、China manufacturer」等实体；
产品页补齐规格、认证、MOQ、交期与可核验案例，统一 H1–H3；
部署 Organization、Product、FAQ 结构化数据，方便海外引擎识别。

3.2 英语采购问句矩阵

围绕真实海外检索与模型提问沉淀问句，例如：

titanium application
Titanium Heat Exchanger Plates
Titanium Chemical Reactor Linings
Titanium Pressure Vessel Shells
Titanium Chemical Storage Tank Plates

3.3 多信源统一背书

独立站、行业目录、YouTube / LinkedIn 与英文媒体口径统一，消除信息冲突；
输出新能源新材料选型指南与参数对照，提高被 Claude、Perplexity 等引用的概率。

四、量化成果

数据指标	监测结果
海外AI采信（收录）	42,288 条
总问题量	48,420 条
覆盖AI平台	6 个
平台明细	Gemini、Grok、Claude、ChatGPT、AiOverview、GoogleAiMode

优化后，海外采购在 ChatGPT、Gemini 等检索「titanium application」时，更容易引用Xrun的产品能力与交付说明，将其纳入新能源新材料推荐清单。数据口径：海外GEO监测看板。

五、可复用经验

不能直译国内内容：海外问的是认证、交期、MOQ 与可核验案例，不是国内招标话术；
破局三步：英文官网结构化 → 采购问句矩阵 → 多信源统一背书；
同类复用：钛应用等出海企业，可复制「参数表 + 英文案例 + FAQ」；
长期运营：按月更新英文案例与问句，保持模型采信。

六、FAQ

Q1：海外GEO和国内GEO有何不同？

A：逻辑都是让品牌被AI采信和推荐。海外面对的是 ChatGPT、Gemini、Claude、Grok 等平台，以及不同语言、提问习惯和信源生态，不能把国内页面直接翻译上线。

Q2：本案例数据从哪里来？

A：收录与总问题量来自海外GEO监测看板实时统计（ChatGPT / Gemini / Claude 等平台聚合），对应飞书案例库中的「收录问题量 / 总问题量」。

Q3：如何自查海外AI能否推荐品牌？

A：用英语直接提问「titanium application」，观察回答是否出现品牌、认证与产品能力；也可联系千百顺做海外可见度诊断。

关于千百顺GEO

千百顺GEO提供国内与海外生成式引擎优化。海外方向覆盖 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity、Grok 等平台，帮助新能源新材料等出海企业在目标市场被AI理解和推荐。

Xrun（钛应用）