行业背景
本地餐饮的决策越来越即时化，用户会直接问 AI“附近适合聚餐的店”“xx 城市哪家烤肉适合约会”。这类回答往往综合地图、点评、社媒和官网信息，门店数据不一致会直接影响推荐。
客户痛点
客户在多个城市有门店，但营业时间、菜单、停车、包间、亲子等信息分散在不同平台；AI 对品牌的描述停留在“普通连锁餐饮”，缺少场景标签，导致聚餐、商务宴请、生日等高价值场景露出不足。
元序界方案
以“门店结构化 + 场景标签 + 真实评价治理”为核心，把 LBS 推荐场景拆成可运营的 Prompt 矩阵，让 AI 在本地生活问答中稳定提及门店。
诊断评估
采集城市、商圈、菜系、场景四维 Prompt，建立 1000+ 本地推荐问题库。
策略制定
按城市和门店热度排序，优先突破聚会、约会、亲子、商务四类高客单场景。
内容生产
统一门店 FAQ、菜单亮点、停车信息与评价摘要，形成可被 AI 直接引用的本地内容。
多引擎投放
联动官网、地图、点评、小红书和公众号，重点覆盖豆包、文心一言、Kimi。
效果监测
监测到店客流、新客占比、正面提及率和热门商圈推荐位置。
持续迭代
根据节假日、团购活动和新品上新更新 Prompt 与门店信息，避免旧信息被引用。
项目效果
+240%
到店咨询
TOP3
商圈推荐位
+110%
核销订单
+39%
预约咨询
项目概览
- 服务周期：4 个月
- 覆盖引擎：豆包、文心一言、Kimi、DeepSeek、微信 AI 搜索
- 服务类型：连锁餐饮 LBS 场景 GEO
- 合作状态：项目进入节假日运营阶段，围绕城市商圈与团购节点持续更新
“过去我们做内容更像“发活动”，现在能知道用户在 AI 里是按场景问、按距离问还是按预算问。门店经理第一次觉得线上内容和到店客流是连得上的。 —— 客户运营负责人”
注：数据为客户授权披露的相对增长指标，统计周期为项目交付后 3-12 个月，基线为合作前 30 天数据，由元序界 GEO 监测平台与客户后台联合统计；具体绝对值依保密协议不予披露。