品牌可见度
看品牌在样本问题中的出现情况。
提交品牌信息，获取品牌 AI 体检报告：看品牌提及、竞品占位、引用来源和内容缺口。
立即获取让品牌在 AI 推荐里被看见，也被说准
用真实采购问题做一次 AI 体检：看品牌有没有出现、竞品占了哪些问题、AI 引用了哪些资料，再给出官网、案例、FAQ 和信源的优先修复建议。
覆盖 DeepSeek、豆包、Kimi、通义千问、文心一言、腾讯元宝等主流 AI 问答场景。提交品牌名和官网即可开始初诊。
DeepSeek豆包Kimi通义千问文心一言腾讯元宝
品牌 AI 体检看板样例看板
样例看板，仅用于说明报告结构。正式初诊会按你的品牌和行业生成。
体检看什么
一份品牌 AI 体检报告，先把九个关键判断说清楚
分平台提及
看不同 AI 平台是否稳定提到品牌。
Top 3 推荐
看品牌是否进入前三推荐位。
竞品占位
看竞品在哪些问题里更常出现。
引用来源
看 AI 参考了哪些公开资料。
问题覆盖
看目标问题是否有内容承接。
品牌情绪
看回答是否存在负面或错误表述。
内容缺口
看官网、案例、FAQ 和信源缺哪类资料。
复测趋势
用固定问题集观察每轮变化。
客户会怎么问
先用真实采购问题做体检，而不是先堆一堆关键词
这些问题越接近购买决策，体检结果就越能说明品牌有没有进入客户真正会看到的答案。
企服选型
“适合中型制造企业的 CRM 服务商有哪些？”
体检会看品牌是否进入推荐名单、被放在什么位置，以及 AI 给出的判断依据。
用这个问题做一次体检制造采购
“国内有哪些靠谱的设备或零部件供应商？”
重点检查参数、认证、案例和交付证据是否足够支撑 AI 推荐。
检查采购问题覆盖本地生活
“附近哪家服务门店评价好、价格透明、还能直接预约？”
查看门店信息、口碑与预约路径是否能被 AI 正确读取和引用。
检查本地场景表现专业服务
“哪家顾问团队更适合做品牌 AI 可见度优化？”
先看专家资历、服务边界、方法说明和案例过程是否形成可信公开证据。
检查专业服务推荐位报告样例
拿到体检报告后，先知道为什么 AI 推荐别人、不推荐你
首页先展示报告结构，正式初诊会按你的品牌、行业和问题集生成结果。
报告视图品牌负责人 / 市场负责人 / 销售负责人
品牌 AI 体检报告样例
品牌在哪些高意向问题里出现、缺位或被竞品压过。
AI 在不同平台引用了哪些公开资料，哪些来源还不够稳定。
官网、案例、FAQ、行业页和第三方信源应该先补什么。
页面 01｜问题与平台表现
先看问题集覆盖、分平台提及和 Top 3 推荐位置，确认品牌当前站在哪一层。
- 样本问题
- 分平台结果
- 优先复测列表
页面 02｜竞品与引用来源
拆出竞品在哪些问题里更强，以及 AI 主要引用了哪些官网、媒体、行业平台和社区资料。
- 竞品占位
- 引用来源
- 证据差距
页面 03｜内容缺口与优先任务
把缺失的案例、FAQ、行业页和第三方信源转成一份可执行的修复清单。
- 内容缺口
- 任务优先级
- 下一轮复测建议
为什么没被推荐
大多数品牌不是“没做内容”，而是没有形成 AI 能引用的公开证据
先知道问题在哪里，后续官网、案例、FAQ、媒体和行业信源才知道该补哪一块。
高意向问题里没有你的品牌
AI 没把你写进答案，通常不是运气问题，而是问题覆盖和事实沉淀还不够。
品牌事实不足以被引用
官网、案例、FAQ 和公开资料没有形成一致口径，AI 很难放心引用。
公开信源太少，竞品更像“有证据”
当竞品在媒体、行业平台或社区里更常被提到，AI 更容易优先采用那些来源。
已有提及，但表述不准或不稳定
品牌偶尔出现，不代表能稳定进入推荐位，更不代表描述准确。
为什么值得做
先把品牌放进 AI 的候选答案，再去放大后面的销售转化
体检的价值不是一份截图，而是让市场、内容和销售先围绕同一套公开证据开始协同。
先进入客户候选名单
让品牌先出现在 AI 的比较与推荐答案里，再去承接咨询、演示和销售线索。
减少无效内容投入
先查内容缺口，再补官网、案例、FAQ 和信源，避免盲目铺量。
统一品牌事实和证据
把服务边界、案例、资质和公开口径整理清楚，让 AI 更容易说准。
建立可复测的增长节奏
用固定问题集持续复测，判断每一轮优化到底有没有带来真实变化。
产品工作台
把体检结果变成一份能执行、能复测的 GEO 工作台
不是停在一份报告上，而是继续把问题集、证据资产、信源布局和复测节奏串起来。
品牌 AI 体检与问题集基线
围绕真实采购问题建立样本问题集，检查品牌提及、竞品占位、Top 3 推荐和分平台差异。
- 品牌提及
- 竞品占位
- Top 3 推荐
- 分平台结果
内容缺口与机会地图
把官网、行业页、案例、FAQ 和第三方信源的缺口整理成一份优先级清单。
- 问题覆盖
- 内容缺口
- 优先级
- 任务清单
品牌事实与证据资产重构
把品牌事实、案例、资质、适用场景和方法边界整理成 AI 更容易理解与引用的公开资产。
- 品牌事实
- 案例资产
- FAQ
- 知识结构
回答准确性与品牌情绪监测
持续检查错误表述、负面情绪和竞品叙事，把问题及时拉回到可修复的任务层。
- 错误表述
- 品牌情绪
- 竞品叙事
- 复测提醒
引用来源与信源布局
识别 AI 参考了哪些来源，再规划官网、媒体、行业平台和社区的协同发布节奏。
- 引用来源
- 信源矩阵
- 发布节奏
- 公开证据
服务流程
从一次初诊开始，逐步变成持续复测的 GEO 机制
体检报告不是结束，而是把优先任务、公开证据和复测节奏连成一条闭环。
- 1
提交品牌与官网
先用公开品牌信息做一次初诊，建立问题集和平台样本。
- 2
拿到体检报告
确认品牌提及、竞品占位、引用来源和内容缺口。
- 3
排定优先修复任务
按商业价值先补官网、案例、FAQ、行业页和第三方信源。
- 4
持续复测与跟踪
用固定问题集观察分平台提及、Top 3 推荐和回答准确性变化。
- 5
把变化沉淀成增长机制
让市场、内容和销售围绕同一份公开证据持续协同。
行业方案
不同决策链，要用不同问题集和证据路径去做体检
企服、本地生活、制造业以及其他高客单行业，客户问的问题和 AI 参考的证据都不一样。
企服行业
进入企业客户的 AI 选型与对比清单
围绕采购需求、方案比较、实施风险、客户案例与 ROI 建立决策内容和证据。
- 采购问题
- 案例
- 白皮书
- 行业信源
本地生活
让附近需求在 AI 推荐里找到门店
统一门店、服务、商圈、口碑和预约路径，覆盖附近、推荐、价格与评价。
- POI
- LBS
- 口碑
- 多门店
制造业
把技术实力转成 AI 可读采购证据
结构化呈现产能、工艺、精度、认证、应用、交付与售后服务。
- 参数
- 认证
- 采购
- 交付
专业服务
用专业解释与案例建立高信任推荐
围绕复杂问题、服务边界、专家资历、案例过程和风险提示组织内容。
- 专家
- 案例
- 边界
- 信任
教育培训
覆盖课程比较、师资、效果与适配人群
将课程体系、师资、学员成果和服务流程转为可核验信息。
- 课程
- 师资
- 成果
- FAQ
消费品牌
进入测评、选购、使用与口碑场景
统一产品事实、适用人群、参数、使用方式和第三方测评。
- 产品
- 测评
- 口碑
- 使用
匿名案例
已有品牌开始把 AI 推荐当成新的增长入口
某 B2B 软件服务商在 AI 选型问题中长期缺位。我们先统一品牌事实、采购问题集、行业方案和案例体系，再建立固定问题复测机制，让销售和市场从“各讲各的”变成共用一套可被 AI 引用的公开证据。
服务保障
从初诊到后续优化，都用保守承诺和公开证据来推进
策略、内容、分发一起交付
不是只给建议，而是围绕问题集、内容资产和信源节奏协同推进。
每轮任务和证据都有记录
把问题快照、任务清单、发布动作和复测结果放在同一条交付链里。
只使用可核验的公开资料
品牌事实、案例和数据都需要来源、日期和审核状态，避免虚构或夸大。
初诊只收集公开品牌信息
体检阶段只需要品牌名、官网和联系信息，不要求上传敏感经营数据。
适合怎么开始
先拿一份品牌 AI 体检报告，再决定是只做初诊，还是继续进入优化执行
如果你还在评估 GEO 是否值得投入，先做初诊最稳妥。报告会先告诉你品牌有没有进入 AI 推荐、竞品为什么更容易出现，以及下一步最值得补的公开证据是什么。
服务边界
先把边界说清楚，避免把一次体检理解成一次性承诺
我们更看重真实问题、公开证据和可复测变化，不做固定排名或固定推荐的承诺。
我们会先给出公开信息初诊
先看品牌提及、竞品占位、引用来源和内容缺口，再决定是否进入后续优化。
我们不会承诺固定排名或固定推荐
AI 回答会受平台、问题和公开信息变化影响，体检与优化只围绕提升被正确提及的机会。
真正重要的是持续复测与修正
不是追一次截图，而是持续追踪哪些问题有变化、哪些内容还需要补证据。
FAQ
常见问题
什么是 GEO？
现在很多人不再搜索，而是直接问 AI“哪家好、怎么选”。GEO 做的事，就是让你的品牌更可能出现在这些回答里——被 AI 正确提到、用准确的话描述，并引用你官网、案例或媒体报道作为依据。它关注品牌是否被正确理解、在哪些问题中被提及、答案引用了哪些来源，以及表述是否一致。
GEO 会取代 SEO 吗？
不会。SEO 仍是网站可发现、可抓取和内容增长的基础。GEO 在此之上增加问题场景、品牌实体、答案引用、跨平台监测和信源协同。
为什么官网内容很多，AI 仍很少推荐？
常见原因包括事实不一致、内容未回答真实决策问题、缺少案例和第三方来源、结构不清晰，或竞品在关键场景中的证据更完整。
品牌 AI 体检报告会提供什么？
确认品牌、业务、目标人群和重点场景，并给出品牌提及、竞品占位、引用来源、内容缺口和下一步建议；它是基于公开资料的初步体检报告。
多长时间能看到结果？
多数项目在 2-3 个月的固定问题集复测周期内可以观察到趋势变化；具体速度取决于平台更新机制、品牌基础、内容质量和竞争程度。判断依据是阶段交付和复测趋势，而不是单次回答截图。
如何保证不夸大承诺？
我们不承诺固定排名、指定答案或永久推荐。项目会先定义平台范围、问题集、采集方式和复测周期，用可核验的公开证据、内容建设和趋势数据判断是否变好。