很多人误以为AI好糊弄，随便写点漂亮话就能被推荐。恰恰相反。大模型在决定是否引用一个信源时，会默默评估"这个说法有没有支撑、这家企业有没有实绩"。没有案例、没有数据、只有形容词的企业，在AI眼里是"低置信度信源"，被引用的概率很低。人的信任可以靠感觉，AI的信任靠证据链——它要的是可被验证的事实。
AI推荐一家企业，通常需要能说出"它做过什么、结果如何"。如果你的官网和信源里全是"行业领先、服务至上"这类无法证伪的表述，AI根本没东西可引。反过来，如果你有一段清晰的案例："某零售客户，通过GEO改造，三个月内AI搜索提及率从0提升到每周5次以上咨询"，AI就能把这个具体事实写进答案。案例，就是给AI准备的"引用素材库"。
写案例要遵循"结构化+具体"原则。一个AI友好的案例应包含：客户所处行业、面临的具体问题、你采取的动作、可量化的结果、时间周期。避免写成抒情散文。森捷科技建议企业把案例做成"问题—方案—结果"三段式，并配小标题，方便AI抽取片段。脱敏不是问题，隐去客户名但保留场景和数据区间，照样有说服力。
案例之外，以下素材也能提升AI对你的信任：权威媒体报道、行业证书与资质、客户评价与原话、合作过的知名客户logo墙、公开的数据报告、创始人专业观点。这些"社会证明"共同构成你的可信度网络。当多个独立信源都提到你，AI会更倾向于把你当作行业默认选项。散点式的证据，比单点自夸有力得多。
我们给客户的建议很实际：先盘点手上所有能说的"证据"，哪怕小案例也别嫌弃；再按"行业—问题—结果"归类，形成可复用的案例模板；最后持续补充，让案例库随业务增长。别等有了"大客户"才写案例，早期的小胜也是AI眼里珍贵的真实信号。需要方法论，森捷科技的GEO内容框架里有一整套案例写作规范可直接套用。