STEP 01
可见度诊断：先看清你在 AI 里的真实位置
用同一套问题（品牌直接问题 + 行业开放式推荐问题），对多个国内主流大模型并发真实提问，逐条判定品牌是否被提及、表述是否准确、是否在推荐位，并记录答案引用了哪些来源。
- 不是单模型估分：多模型并发，避免用一家模型的结果代表所有 AI
- 直接命中率 + 主动推荐率两个维度分开看，不混成一个虚分
- 引用源追踪：看清 AI 到底参考了哪些站点，缺口一目了然
GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION
让品牌，成为 AI 给出的那个答案
用户不再翻十条链接，而是直接问 AI：「这个行业哪家值得选？」。 品牌能不能出现在答案里、被准确描述、在决策时被优先推荐—— 这正在决定 AI 时代你还有没有新客户。
多模型真实并发实测
可追踪答案引用来源
诊断结果可视化
AI 答案模拟
豆包
DeepSeek
腾讯元宝
通义千问
文心一言
Kimi
MiniMax
小米MiMo
答案里没有你的品牌
同一套问题并发问多个大模型 · 逐条判定是否被提及、表述是否准确
WHY GEO
搜索正在从「链接列表」，变成一个「答案」
过程中的每一个环节都在变，而品牌的位置也随之后移。这不是多了一个渠道，而是入口本身换了。
入口变了
过去用户搜关键词、翻链接、自己比较；现在直接问 AI，拿到一段结论就去做决定。
位置变了
竞争不再是「排在第几页」，而是「在不在答案里」。不在答案里，等于不存在。
解释权变了
就算被提到，AI 说的是不是你的真实优势、有没有说错，同样直接影响成交。
时间窗口很关键
大模型对品牌事实的吸收需要时间与信源支撑。越早把品牌事实、权威信源铺好，越早进入答案。
01
被问到你的行业时，AI 会提到你吗？
很多品牌的答案是：完全没有。因为模型的知识里，缺少关于你的可靠事实。
02
提到你的时候，描述准确吗？
被提到不等于被理解。描述跑偏、优势说错，反而在替竞品做对比。
03
在「哪家值得选」时，你会被推荐吗？
决策类问题才是真金白银的战场，而它考验的是信源与内容体系，不是关键词密度。
这三个问题，正是 GEO 要解决的核心命题——所以我们把它做成了一次可量化的诊断。
0个
国内主流大模型并发探测
0次
每个模型逐一真实提问
0%
逐条判定是否被提及
0估算
不猜分数，只取真实回答
HOW WE DO IT
我们能怎么做：从「诊断」到「被推荐」的五步
不做玄学。每一步都对应一个可验证的动作：能测、能改、能复测。
STEP 02
品牌事实与知识库：把「你是谁」讲清楚
把品牌介绍、产品与服务、核心优势、资质与背书、案例证据、常见问答结构化沉淀，形成一份 AI 容易理解、也更容易被引用的官方信息底座——这是所有后续动作的地基。
- 统一口径，避免不同渠道说法互相打架
- 结构化表达，让模型「读得懂」而不是「猜得到」
STEP 03
内容体系：围绕用户真实提问方式组织内容
不是堆文章，而是按用户的提问结构补齐内容：行业怎么选、方案怎么比、成本怎么算、踩过哪些坑。让品牌在「决策类问题」里具备被推荐的理由。
- 行业解读 / 方案对比 / 选型指南 / 案例复盘
- 每条内容都对应一类真实提问，而不是为了更新而更新
STEP 04
权威信源建设：让 AI 有地方「查证」你
诊断会告诉你：模型在回答你的行业问题时，实际引用的是哪些站点。围绕这些高频引用源，建立一致、可交叉验证的品牌信息，让「品牌这么说」变成「多个来源都这么写」。
- 优先补齐被 AI 高频引用的渠道，而不是广撒网
- 信息一致性优先于数量
STEP 05
持续监测与迭代：GEO 是长期占位，不是一次交付
大模型的回答会随知识更新、信源变化而波动。定期复测可见度与竞品表现，定位「低命中 / 弱表述 / 竞品挤压」三类问题，再补内容、补信源、补策略。
- 周期复测，看趋势而不是看单次结果
- 竞品同题对比，明确差距在哪一类问题上
COVERAGE
覆盖国内主流大模型，逐个真实提问
用户用哪个 AI，就决定了品牌该在哪个答案里出现。我们不做抽样估算，而是对每个模型真实并发提问、逐条判定。
并发执行，不是逐个排队
每模型 7~8 个真实问题
支持联网模型追踪引用来源
CAPABILITY
诊断不是一份 PDF，而是一套可复用的系统
多模型并发实测
同一套问题同时问多个大模型，各算各的可见度，避免单模型结果以偏概全。
引用源追踪
看见 AI 在回答你的行业问题时到底参考了哪些站点，从「该投哪里」变成「照着缺口补」。
结果可视化
直接给出可见度、主动推荐率与逐平台得分，能拿去给团队或客户讲清楚。
周期复测
按时复测同一批问题，用趋势判断策略有没有真的生效，而不是凭感觉。
团队协同
多租户隔离，客户与团队各自看到自己的诊断与进展，数据边界清晰。
不只诊断
诊断之后配套内容与信源动作，把「看得见的差距」变成「补得上的动作」。
FAQ
常见问题
GEO 和 SEO 有什么区别？
SEO 争的是「搜索结果里排第几」，用户还要自己点开、比较；GEO 争的是「AI 给出的答案里有没有你、怎么描述你」。入口从链接列表变成了一个结论，优化对象也从网页排名变成了模型的知识与信源。
大模型的回答每次都不完全一样，结果可信吗？
正因为有波动，单次、单模型的结论没有意义。我们的做法是：同一套问题对多个模型并发提问，并且把「直接命中率」和「行业开放式问题里的主动推荐率」分开统计。看的是多个模型上的稳定表现，以及同一批问题的趋势变化。
为什么一定要多模型，不能只测一个？
因为用户分散在不同 AI 里。只测一个模型，等于用一家的答案代表所有用户看到的世界。多模型并发也是我们系统的基本设定——每个模型各问一遍，再汇总成品牌整体的 AI 可见度。
我们自己发内容有用吗？
有用，但关键不是数量，而是「写在哪、怎么写、有没有被引用」。诊断会告诉你模型实际引用了哪些来源，我们据此优先补齐高价值信源，并让表达结构更容易被模型准确理解。
多久能看到变化？
取决于品牌原本的事实基础、内容缺口和信源条件。我们不做空口承诺：先做一次诊断拿到基线，后续每次复测都用同一套问题对比——变化是可量化的，而不是感觉出来的。
GET STARTED
先做一次可见度诊断，看清品牌在 AI 里的真实位置
输入品牌名，系统对多个国内主流大模型并发提问，给出可见度、主动推荐率与引用源缺口——再决定下一步怎么做。
在线体验：geo.shugeai.net