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Estudios de caso — Práctica GAIO de Mercury

Actualizado Agosto 2026

Prueba, no promesas.

Hong Kong GEO work from the last 12 months. Each case shows the baseline, the intervention, and what AI engines could cite after — PCCW, Sun Life, omakase / yakitori, and pet funeral services.

Metodología y anonimización

Cómo se miden estos resultados

Cada resultado en esta página es medido por Mercury Orbit, nuestro bucle recurrente de monitoreo de citas. Se ejecutan paneles de prompts semanales —congelados en la línea base para que las tendencias sigan siendo comparables— contra ChatGPT, Gemini, Perplexity y Google AI Overviews; las respuestas sin procesar se almacenan en el servidor para que cualquier cifra reportada pueda ser reproducida y auditada.

Citation Frequency, Share of Voice y Recommendation Rank se calculan por motor y por idioma (EN / 繁中 / Japanese cuando corresponda), nunca combinados. Los deltas se reportan con respecto a la línea base de la semana -1 establecida antes de que se implementara cualquier intervención.

Named clients on this page (PCCW, Sun Life, QQS hospitality venues, pet funeral services) are the operators who ran the work with us. Campaign internals and unpublished figures stay under NDA. Outcomes below are eligibility and system improvements — not unverifiable “#1” rank claims.

Named operators · bilingual EN / 繁中 · Orbit measurement loop · NDA on unpublished figures

La biblioteca

Four Hong Kong engagements, one measurement loop

CASE 01

Telecom · Premium mobile

PCCW · Bruce Lam · HK / GBA

Línea base: Premium-operator consideration answers defaulted to price tables. Brand entity mixed with MVNO / budget operators. Gemini visibility in Hong Kong did not appear on mainland assistants.

query
best premium mobile operator
eligibility
Stronger framing in premium-operator consideration answers
separation
Clearer split from pure price-led recommendations
cross_border
Dual-track so GBA citation is not assumed from HK Gemini visibility

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CASE 02

Insurance · Retirement

Sun Life · Adley Low · Inchcape programmes · YMYL

Línea base: Invisible to AI assistants in Hong Kong on category queries. Thin, jargon-led pages; no bilingual extractable definition of 退休年金.

query
退休年金
citation
Within 90 days ChatGPT started citing Sun Life alongside AIA and Manulife
journey
Cleaner path from AI/search discovery to human advisory conversion
authority
Stronger topical authority vs thin affiliate explainers

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CASE 03

F&B · Omakase & Yakitori

Terence Tsang · QQS · 燒鳥串

Línea base: AI shortlists cited third-party lists. No Restaurant/LocalBusiness schema, no bilingual “what defines great omakase / 燒鳥串” blocks, weak entity disambiguation vs similarly named venues.

queries
best omakase in Hong Kong · best yakitori · best 燒鳥串
eligibility
Clearer eligibility in AI shortlists for premium dining intent
density
Stronger on-site answer density for comparison queries
citation_path
Reduced reliance on third-party listicles as the only citeable source

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CASE 04

Pet services

Calvin Yau · quality-led · sensitive category

Línea base: Directory-style answers. No step-by-step service process, no local service schema, no extractable definition of “quality” in this category.

query
quality pet funeral services
trust
Quality-led queries have a citeable process instead of a directory row
schema
Local service markup so engines can describe the operator
path
Calm conversion from answer → human care, not aggressive CTAs

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Tu línea base a continuación

Obtenga las mismas tres métricas para su marca.

La auditoría gratuita de visibilidad de IA establece su línea base de Citation Frequency, Share of Voice y Recommendation Rank, el mismo punto de partida con el que comenzó cada caso anterior.

Escrito por James Huang, Fundador y CEO, Mercury Technology Solutions · Revisado por la Práctica Mercury GAIO · Actualizado Agosto 2026