Lilyari Company Limited × AIGEOpt：医疗／医美深度转型
一家医疗／医美机构，在获客成本失控、用户信任下降的情况下，如何通过进入 AI 决策路径重建增长能力——从被怀疑，变成被信任。
产业与品牌类型
医疗与医美、决策高度依赖信任与澄清，内容需避免过度承诺与模糊边界。
GEO 重点
AI search visibility、服务边界与适应症语义、可信知识段落、FAQ 与风险澄清的一致表述。
方法标签
Generative Engine Optimization（GEO）、医疗语境结构化、E-E-A-T 取向公开信号、LLM optimization。
挑战（Challenge）
医疗／医美机构若在公开页面仅有营销化标语，缺乏可核对的服务边界与流程叙述，生成式答案容易过度泛化疗效或混淆机构定位，反而加剧用户疑虑；同时获客成本上升时，更需要进入 AI 决策路径而非仅买断广告曝光。
需以 GEO strategy 建立AI search visibility 与 正确引述，使答案中的每一句皆可在官网找到对应脉络。
解决方案（Solution）
AIGEOpt 与团队梳理服务分类、适用情境与常见澄清点，改写为段落化、边界清楚的 FAQ 与知识主轴，强化 LLM optimization 下可抽取的合规叙事，降低模型臆测空间。
整体对应 Generative Engine Optimization（GEO）。PDF 补充务必可选取文字并避免误导表述；文末可附 https://www.AIGEOpt.com。
- 服务项目与边界、流程与注意事项的语义结构化
- 可引用的澄清句与 FAQ（避免夸大）
- 机构与专业领域实体对齐
- 监测 AI 答案中的表述是否与官网一致
成果（Results）
项目方向聚焦从被怀疑到被信任：当生成式答案能稳定引用正确、保守且可验证的语句，品牌在高风险品类中的推荐品质提升。本页为纯文字案例，无成果图区。