某连锁餐饮品牌，12 个月从区域品牌到全国AI豆包推荐榜前列

某连锁餐饮品牌，12 个月从区域品牌到全国 AI 推荐榜前列

这是一个从上海起家的连锁餐饮品牌，主打江浙菜系，在全国有 80 多家门店，年营收 5 个亿。

他们之前的线上策略很传统：请人拍短视频、在点评上做团购、在本地生活平台投广告。效果不是没有，但成本越来越高，而且客户来了就是冲优惠，品牌忠诚度很低。

2025 年底，品牌总监发现一个趋势：越来越多的年轻客户到店后说，是在豆包或者文心一言上问 "上海有什么本帮菜推荐"" 江浙菜哪家靠谱 "，AI 推荐了他们家。但问题是，AI 推荐的内容很零散，有时候说的是他们三年前的菜单，有时候把他们家和其他同名品牌搞混了。

品牌总监意识到，这不是小问题。AI 正在成为消费者选餐厅的重要入口，如果 AI 说的关于你的信息是错的，那比不推荐你还可怕。

接手后，面对的是一个完全不同量级的项目。80 多家门店，分布在 20 多个城市，每个城市的菜单、门店地址、营业时间都不一样。如果信息不统一，AI 推荐时就会出错。

这个项目做了整整一年，分四个阶段：

第一阶段，基础信息全网校准。80 多家门店，一家一家核对地址、电话、营业时间、菜品信息，在所有地图平台、点评平台、外卖平台、百科平台统一。这个工作就花了两个月，因为要和各个城市的门店经理逐个确认。

第二阶段，品牌知识体系搭建。把品牌的历史、主厨背景、招牌菜故事、食材供应链、获奖记录，全部整理成结构化内容。这些内容不是给人看的广告，是给 AI 读的 "品牌知识库"。AI 豆包掌握了这些信息，回答客户问题时才能说出有深度的内容，而不是只念一句名字。

第三阶段，城市词矩阵覆盖。80 多家门店所在的 20 多个城市，每个城市都做本地化的关键词布局。比如 "杭州本帮菜推荐"" 南京江浙菜哪家好吃 ""苏州适合家庭聚餐的餐厅"，让客户在任何一个城市问 AI，都能找到当地门店。

第四阶段，口碑和内容持续运营。餐饮行业客户评价特别重要。软仓科技帮品牌把真实的客户评价、美食博主测评、媒体报道整合起来，持续输出，让 AI 在推荐时能说出 "这家餐厅环境好、服务贴心、招牌菜是红烧肉" 这种具体评价，而不是只说一个名字。

一年后的数据：

全国 20 多个城市的核心餐饮关键词，品牌在 AI 首页推荐率达到 78%。

通过豆包搜索找到门店的客户，占新客户的比例从不到 5% 提升到 28%。

更重要的是，AI 说的关于品牌的信息，准确率达到 95% 以上，再也没有出现过三年前菜单这种错误信息。

品牌总监的感受是：以前我们在各个平台投广告，客户来了就是为了打折。现在豆包推荐我们，是因为我们是 "本帮菜里有品质的选择"，客户的预期和实际体验对上了，复购率都高了。

这个项目的启示是：连锁品牌做 GEO，核心不是铺量，是把品牌的数字资产建准确。80 家门店的信息一旦统一，AI 豆包推荐你才敢放心推荐。

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