# 企业 AI 案例怎么写，才能让读者判断是否适合自己？

写清任务条件、实施范围和结果依据，区分真实项目、试验与场景示例。

要点：一篇可信案例应说明原有问题、适用条件、实际改变与结果依据，并披露限制。真实项目、内部试验和方法示例要明确区分。没有客户授权或实际记录时，可以写方法分析，但不能补造客户、效果数字和现场配图。

![将现场图片、笔记与参考材料整理成案例（AI概念配图）](/images/guides/covers/case-writing-v2.png)

## 先交代结果成立的条件

说明行业与任务背景、资料条件、使用者和实施范围。无需公开客户敏感信息，但读者应能理解案例解决的是哪类问题，而不是只看到“效率提升”的笼统结论。

将原有处理方法与新方法放在相同任务条件下比较。若同时调整了资料和人员分工，应一并说明，避免把所有变化都归因于模型。

## 让效果数字有明确依据

报告样本范围、观察时间、计算方式和仍需人工处理的部分。没有记录时，不使用推测的节省比例；只有单次演示时，就写清是演示结果。

配图应与内容身份一致。AI 合成场景、模拟界面和真实截图分别标注，不能以人物出现在画面中证明其参加过某次活动。真实客户资料或影像的展示范围按授权确认。

## 告诉读者哪些经验可以借鉴

提炼可复用的判断方法、必要条件和失败教训，让读者知道自己需要准备什么。不要把特定环境里的成功推广成所有企业的通用承诺。

引用技术资料时链接到具体出处，相关实践指南只补充当前案例需要的背景。尚无公开案例证据时，优先写清楚的任务分析与实操说明，长期积累真实可核查的内容。

## 把案例身份与效果证据放在一起

写清是真实项目、内部试验还是方法情景，记录样本、时间、基线和人工投入。客户名称与素材取得适当授权后再使用，没有记录时写方法分析，不补造效果数字或客户现场。

## 参考来源

- [Google Search Central｜生成式搜索优化指南](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide)：搜索与生成式功能的内容和技术基础

- [秩启｜生态](/ecosystem)：常态化学习、交流、协助咨询与评审按约定提供；成果营含首年生态费，第二年续费前确认范围与费用，不自动扣费

## 案例内容的证据结构

- 背景条件：原任务、资料和实施范围

- 实际改变：方法、分工与系统变化

- 结果依据：样本、计算方式与限制

![案例内容的证据结构](/images/guides/diagrams/case-writing.svg)

## 继续阅读

- [AI 试点怎样验收？同时看质量、耗时与采用情况](/guides/pilot-evaluation)

- [读完 AI 文章或书籍，怎样整理成有用的学习笔记？](/guides/learning-notes)

- [SEO 和 GEO 效果怎么看？把抓取、收录、引用与询盘分开](/guides/seo-geo-measurement)

分别核对学习、企业建设和阶段评审证据；秩启标准属于品牌自身评价依据。

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原文：/guides/case-writing

内容版本：guide:case-writing:v1

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[结合企业情况咨询](/intake?source=%2Fguides%2Fcase-writing&articleId=guide%3Acase-writing&versionId=guide%3Acase-writing%3Av1)