Case 02 — Sun Life · Adley Low · Inchcape programmes · YMYL
อัปเดต สิงหาคม 2026
Making “退休年金” understandable — and findable — in AI answers
Insurance · Retirement
ลูกค้า: Sun Life — Adley Low, CMO
Retirement annuity content was jargon-heavy and fragmented. Assistants struggled to extract plain-language definitions, eligibility logic and trustworthy process steps — so competitors and generic explainers owned the answer space, and the brand was invisible to AI assistants in Hong Kong.
ค่าพื้นฐาน
Invisible to AI assistants in Hong Kong on category queries. Thin, jargon-led pages; no bilingual extractable definition of 退休年金.
การแทรกแซง
- Designed a bilingual answer hub: definitions, who it’s for, how it works, decision criteria
- Structured glossary and FAQ for LLM extraction without overclaiming returns
- Mapped Organization / FinancialService-style entities and supporting product explainers
- Improved internal linking from educational content to consultation paths
- Compliance-aware copy rules: clarity first, no guaranteed-outcome language
ไทม์ไลน์
12-week programme. Eligibility and answer-structure outcomes below — unpublished Orbit figures stay under NDA.
สิ่งที่ทำให้สำเร็จ
YMYL answers are won with extractable process and named entities, not volume. The 90-day citation movement followed the answer hub — not a content blast.
what changed — 12-week programme
- 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
ค่าพื้นฐานของคุณต่อไป
รับสามเมตริกเดียวกันสำหรับแบรนด์ของคุณ
การตรวจสอบ AI-visibility ฟรีจะกำหนดค่าพื้นฐานของ Citation Frequency, Share of Voice และ Recommendation Rank ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นเดียวที่ทุกกรณีข้างต้นเริ่มต้นด้วย
เขียนโดย James Huang, Founder & CEO, Mercury Technology Solutions · ตรวจสอบโดย Mercury GAIO Practice · อัปเดต สิงหาคม 2026