案例 1 · 用户提问
长沙现炒湘菜哪家好
看点：用户搜的是需求词，不是品牌词，说明此时已经处在“准备去哪家吃”的决策阶段。
餐饮连锁
湖南长沙 · 豆包问答
豆包真实截图
陈家婆的菜：豆包问答 GEO 曝光案例
当用户搜索“长沙现炒湘菜哪家好”“长沙现炒哪家值得推荐”这类本地餐饮需求词时，豆包已经会把长沙湘菜品牌陈家婆的菜带进答案里。
案例证据
案例 1 · AI 推荐结果
陈家婆的菜进入推荐名单
看点：豆包在“老口子居民楼现炒”推荐里直接出现“陈家婆的菜（省府、岳麓有店）”，同时给出了招牌菜和人均信息。
案例 2 · 用户提问
长沙现炒哪家值得推荐
看点：这个问题更直接，用户是在找“推荐答案”，非常接近到店前的最后筛选。
案例 2 · AI 详细介绍
豆包给出完整门店卖点
看点：豆包不只是提到店名，还讲出了“社区食堂”“明厨亮灶”“现切现炒”“性价比高”、招牌菜、人均约 39 元、多家分店等信息。
案例 3 · 项目群截图
陈家婆的菜项目沟通记录
看点：该截图对应陈家婆的菜项目执行沟通场景。图中保留了 2026年5月28日 18:12 的沟通时间，可作为迪赛团队持续推进项目的执行证明。
案例结果
3组
真实用户问题截图与执行证明，覆盖不同表达方式
2次
陈家婆的菜在豆包回答中被明确展示出来
1个
清晰结论：品牌已进入需求词场景下的 AI 推荐链路
一句话总结这个案例
对本地餐饮品牌来说，真正有价值的不是在 AI 里被提到一次，而是当用户搜索“长沙现炒湘菜推荐”“长沙哪家值得吃”时，品牌已经被 AI 当成答案主动推荐出来；同时还能拿出项目沟通记录作为案例执行证明。
这个案例说明什么？
对餐饮品牌来说，更容易被 AI 收录和推荐的内容，通常同时具备城市词、菜系词、场景词和推荐类问法。陈家婆的菜这个案例说明，围绕“长沙 + 湘菜 + 现炒 + 推荐”这类用户问题去布局内容，更容易接近真实到店决策；补充项目执行截图后，也更有助于对外证明案例真实性。
适合谁参考？
适合连锁餐饮、本地湘菜馆、本地生活品牌，以及所有希望在“附近推荐”“场景推荐”“值不值得去”这类提问里获得 AI 曝光的商家参考。