一边让 AI 推荐你，
一边让 AI 替你干活
落地派只做这两件事。前者叫 GEO——让客户问 AI「找哪家好」时，AI 说出你、说对你； 后者叫 FDE——派人进你的业务现场，把 AI 真正接到流程上。
让 AI 主动推荐你
你的客户正在 DeepSeek、豆包、腾讯元宝上问「XX 找哪家好」。我们把你在网上散落的信息， 整理成 AI 看得懂、愿意引用的样子。
- 先测一遍底，留下可对比的基线
- 统一品牌说法，让 AI 不说错你
- 改写核心页面，写 AI 爱引用的内容
- 技术层结构化标注 + 每月复测
让 AI 真正替你干活
不是丢给你一套工具就完事。我们进到你的业务现场，把流程、数据、人机边界理清楚， 对「系统在真实场景里能不能跑起来」负责。
- 智能体搭建：把一个岗位做成数字员工
- Skill 定制：把你公司的做法封装成能力资产
- 企业 AI 咨询：先判断值不值得做
想清楚 → 做出来 → 用得住
企业 AI 落地失败，很少是因为模型不行。多数是顺序错了：还没想清楚就开做，做完了没人会用， 用起来了又留不下来。我们把这件事拆成三条业务线，对应三个必经阶段。
智能体搭建
把一个岗位、一条流程，做成 7×24 能干活的数字员工
不是做一个会聊天的 Demo，是接上你的数据、你的系统、你的审批习惯，让它真的把活干完。
- 先找对问题，再动手做
- 先划授权线，再写第一行代码
- 按业务指标验收，不按模型分数验收
Skill 定制
把你公司「老员工脑子里的做法」，变成 AI 能照着执行的能力资产
提示词是一次性的，Skill 是公司的。有触发条件、有校验、有测试集、有版本、能交接。
- SOP 拆成可执行的判断规则
- 真实历史案例做回归测试
- 版本化管理，人走了能力留下
企业 AI 咨询
先花一两周，搞清楚这件事值不值得做
一份诊断报告回答五个问题：值不值得做、该解哪一段、什么量级、怎么验收、风险在哪。
- 场景盘点与优先级排序
- 选型建议与路线图
- 管理层与团队赋能
想被 AI 推荐，要过三关
一个品牌能不能出现在 AI 的回答里，取决于这三关是不是都过了。缺任何一关，内容都很难稳定被引用。
AI 找得到你
确保 AI 能顺利抓到你网站上的内容。抓不到，后面做得再好也白搭。这步是技术活，客户看不见，但很关键。
AI 读得懂你
把你做什么、适合谁、有什么不同，用清楚、具体、有事实的说法讲出来。不喊口号，不用含糊的词。
AI 敢推荐你
AI 更愿意引用有明确出处、能被交叉验证的内容。补齐资质、案例、更新时间这些「可信证据」。
我们不太一样的地方
有效果数据，不靠感觉
GEO 每月给你一份对比报告：AI 提到你的次数、说对了没有，都看得见。FDE 按业务指标验收，不按模型分数交差。
做的是你自己的资产
内容放在你自己的网站上，Skill 存在你自己的仓库里。哪天我们停手了，这些东西照样留在那儿继续帮你干活。
既懂 AI，也懂生意
不只会讲技术名词，更愿意坐下来把你的业务搞明白再动手。听得懂人话，也说得出人话。
不吹牛，不造假
不刷量、不编数据、不买假好评、不承诺具体效果。这行一旦被识别出造假，品牌信誉直接就废了。
你可能想问的
GEO 和 FDE，我可以只做一件吗？
可以。两件事解决的是不同问题，能分开做。想让 AI 在回答客户问题时提到你，从 GEO 开始；已经有明确的 AI 使用场景但推不动，从 FDE 开始。第一次沟通时我们会帮你判断先做哪个。
FDE 的「三大金刚」必须一起买吗？
不需要，它们本来就是三个阶段。企业 AI 咨询解决「想清楚」，智能体搭建解决「做出来」，Skill 定制解决「用得住」。多数客户从咨询或单个场景的智能体开始，跑通之后再谈沉淀和复制。
和普通的软件外包有什么区别？
普通外包是你把需求写好交出去，他按需求做。我们的做法是先走进你的业务，把问题本身理清楚，再决定要做什么。而且交付时会把使用方法和迭代思路一起交给你的团队，不会出现「人走了系统就废了」。
多久能看到效果？
GEO 第一周内会给你一份「AI 现在怎么说你」的基线报告，内容上线后 AI 更新说法通常需要几周到几个月，我们不承诺具体天数，但每月给你数据对比。FDE 的咨询诊断通常 1–2 周出报告，智能体按场景复杂度排期。
是不是刷量、刷好评那种操作？
不是，也绝对不做。我们只做基于真实事实的内容建设和技术交付。刷量短期可能看着有用，但一旦被 AI 识别，品牌在 AI 里的可信度会直接崩掉，反而得不偿失。
我们自己不懂技术，能配合吗？
完全可以，我们的客户大多不是技术团队。需要你配合的只有两件事：告诉我们业务的真实情况，以及安排一线的人跟我们聊一次。技术上的活我们全包。