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成都某中小律所:在不能自夸的行业里,靠「别人说你好」被 AI 推荐

已获授权展示的真实服务方法与成效,律所与律师信息匿名处理。法律服务是营销难度最高的行业之一,而 GEO 恰好是一套不靠自夸、靠信源交叉验证的打法,与行业规范天然契合。

案例详情

6 类禁止性红线规避
3 道内容合规终审
细分领域局部突围

01

客户背景

律所能说的话被划掉一大半:不得承诺胜诉、不得宣示胜诉率、不得用绝对化用语、不得暗示特殊关系、不得自封权威、不得贬损同业。广告语能写空间几乎只剩「我们做这个领域」。传统五条路里,前四条要么效果打折要么合规风险高,中小所最依赖也最有效的私域转介绍又规模做不大。

02

核心痛点

  • 红线密:胜诉承诺、绝对化用语、自封权威、暗示特殊关系、贬损同业全部禁止,广告几乎无处施展。
  • 投流风险:多地司法机关点名警惕无资质人员引流研判,合规隐患大。
  • 短视频吃亏:算法偏爱夸张煽动,守规矩内容没人看,有人看的内容不守规矩。
  • 积累慢:能用的只有转介绍和口碑,速度跟不上房租人工上涨。

03

服务过程

先做执业主体信息一致性

律所名称、执业许可证号、律师姓名证号、专业领域、执业年限公开准确可核查,既是对接规范也对应 GEO 地基。

用专业内容建立可被描述的资质

围绕客户真实问题产出有依据、不承诺结果、不比较同业的内容,让 AI 在回答「成都遇到某类纠纷该找什么类型的律师」时有东西可引用。

合规终审是硬门槛

内容三道:初生成、运营专员审核、合规终审,对着禁止性清单逐条核对。

同城格局扫描,局部突围

扫成都本地律所在六个 AI 平台的可见度分布,找还没被头部所占的专业领域切口,集中资源切进去。模型用川内细分行业语料训练,本地部署算力节点数据不出川,客户资料与案件信息安全。

只做三类内容

执业主体信息准确呈现、专业领域普法与流程解读、风险提示与合规科普。

05

客户评价

拼规模拼不过头部所,但 AI 回答问题时不是按律所规模排序,而是按谁最相关。十来个人的所,只要在一个领域被稳定推荐,案源结构就会变。

成都某中小律所 · 合伙人(已获授权展示,姓名隐去)

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