生成式引擎优化 · 医疗行业解决方案
当患者问 AI「哪家医院好」

让它说出你的名字

生成式引擎优化(GEO)全流程交付系统 —— 从全国基线诊断,到多平台内容矩阵,到每日效果监测。

在 AI 的择院推荐里,公立医院几乎必然出现,民营只有 14.2% 的机会。
而且一旦出现,同城同病种平均只留一家 —— 这是一个赢家通吃的位置。数据来自 52 城 2961 条真实应答。

三个 AI 引擎推荐民营医院的比例

择院类提问 · 2835 条样本 · 原始数据可复查
33.3%
豆包
7.7%
DeepSeek
1.5%
千问
01
基线诊断
先扫全国,量出你在 AI 回答里的真实位置
02
选题矩阵
病种线 × 题型 × 地域,按实测回报加权排产
03
多平台分发
按目标 AI 引擎选平台,而不是有什么发什么
04
每日监测
唯一能证明钱没白花的数字
已服务:深圳远大肛肠医院 · 广州雅康医院 | 全国 52 城基线数据每季度重跑
2961
条全国真实应答
52
个城市覆盖
3
个主流 AI 引擎
14.2%
民营的机会窗口
方法论

这条路能不能走通,已经有人证明了

我们扫了全国 52 个城市、6 个病种、4 类问题、3 个 AI 引擎,拿到 2961 条真实应答。 头部连锁品牌被 AI 记住 25~31 个城市 —— 这不是理论推演,是 AI 现在正在对患者说的话。 我们把他们赢的三条规律拆了出来,产品就是照着这三条造的。

1

只有一类问题会带出医院名

择院类 14.2% 治疗类 3.7%
病种类与症状类均为 0%
所以内容必须显式对准「某市看某病哪家医院好」这类提问,而不是停留在纯科普 —— 这是行业里最多人做错的地方。
2

三个引擎对民营的态度天差地别

豆包 33.3% DeepSeek 7.7%
千问 1.5%
豆包既是用户量第一,又是最愿意推荐民营的引擎。渠道预算应当按这个顺序投,而不是平均铺开。
3

被 AI 记住的,全是跨城市品牌

头部连锁覆盖 25~31 城
单城市品牌仅 2 城
同一品牌在多个城市反复出现,AI 才会把它记成这个专科的默认答案。集团型客户在这一点上有天然优势。
产品能力

十个模块,一条流水线

从「不知道自己在哪」到「每天知道涨了多少」,中间每一步都有对应的模块。 缺任何一环,后面都无法证明。

1

基线诊断

先扫全国,再看你在哪
同一套中立问句跑遍目标城市,算出你和对手的真实占位
2

选题矩阵

病种线 × 题型 × 地域
三维交叉自动生成选题池,按实测回报加权,不平均分配
3

AI 成稿

分钟级批量生产
按品牌包写作,院名、科室、地址等实体信息自动嵌入
4

三道质检

事实 · 合规 · 品牌露出
疗效承诺与绝对化用语自动拦截,院名露出不足直接打回
5

多平台分发

官网 + 六大内容平台
按目标 AI 引擎选平台,覆盖各家生态
6

一稿多形态

一个选题产出六种写法
各平台独立改写,规避重复内容判定
7

自动发布

定时 · 频控 · 全程留痕
无人值守批量发布,自动登记链接,可导出备查
8

每日监测

提及率与位次追踪
每天重问一遍,记录出现了没有、排第几、哪些病种还是零
9

管理后台

四态工作流看板
选题→成稿→审核→发布全程可见,审核每天几分钟
10

多租户

一院一实例,完全隔离
集团多家医院各自独立的数据、品牌包与账号体系
交付流程

闭环运转,不是发完就结束

多数服务商发完文章就交差。我们每天用同一套问句池重新问一遍 AI, 记录你的名字出现了没有、排在第几 —— 这个数字是唯一能证明钱没白花的凭据。

1

诊断

摸清你在 AI 里
现在是什么位置
2

策略

病种线 × 题型 × 城市
排出内容矩阵
3

生产

AI 成稿 +
三道自动质检
4

发布

多平台自动分发
一稿多形态
5

监测

每天跑问句池
看提及率变化
6

迭代

把监测结果
回灌到选题

1要提供的资料

  • 医院全称、简称、科室与专家名单
  • 资质证照、地址、电话、就诊时间
  • 已有宣传素材与既往文章
  • 希望主打的病种与优先级

2要指定的人

  • 内容审核人 1 名(医疗背景优先)
  • 官网 / 新媒体对接人 1 名
  • 每天约 15 分钟,后台点通过或打回
  • 表述争议时的最终决策人

3要授权的权限

  • 官网后台发布权限(专用编辑账号即可)
  • 服务器根目录写入一次(放 robots/sitemap)
  • 各平台官方账号(医院主体注册,我们代运营不代持)
  • 以上权限均可随时收回
客户案例

已经跑通的链路

深圳 · 肛肠专科

在深圳的择院类提问中,已是 AI 提到最多的民营医院

第 1 名
深圳民营
第 6 名
全国民营榜
100%
自动发布成功率

本地基本盘已经站住,差距不在做得好不好,而在只被 AI 记住 2 个城市 —— 头部连锁是 25~31 个。天花板在城市数量,不在本地继续加码。

成都 · 客户调研

一次调研,推翻了客户对自己问题的判断

456 条
真实应答
0 次
择院题中被提及
3 种
AI 对其身份的认知

客户认为问题是「负面太多」。调研发现:AI 在择院推荐里从未提到过它, 而三个引擎对「它是公立还是民营」给出了三种互相矛盾的答案 —— 真正该先解决的是实体消歧,不是压负面。

如何开始

第一步,只需要一份基线诊断报告

它会回答四个问题

这份报告即使不继续合作,对医院自己也有用 —— 它是可以直接拿去内部汇报的一手数据。 我们不需要接入贵院任何系统,也不接触患者数据。

电话预约诊断
  • 在本地择院提问中,AI 提到你的比例是多少、排第几
  • 同城谁做得最好,他们的内容集中在什么问题上
  • 哪些病种完全零露出,机会缺口在哪
  • 你所在的城市属于已被占领、胶着,还是空白洼地

先看看你现在在 AI 里排第几

我们会用同一套中立问句跑一遍你所在的城市与病种,一周内给出基线诊断报告。
不需要接入任何系统,也不需要提供患者数据。

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