我们能为您做什么
问题库设计
从销售话术、客服记录与搜索词里提炼品类、价格、对比、推荐四类问题，按购买阶段分层。
多平台基线抽测
在 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot、Claude 与豆包、DeepSeek、元宝、Kimi、秘塔上记录回答与引用。
引用来源分析
拆解 AI 引用了哪些网站、百科、媒体与平台内容，找出品牌缺失的信源位置。
竞品对比
同一批问题下对比竞品的提及频次、推荐位与描述准确度，找到差距最大的问题。
月度监测报告
固定问题集每月复测，输出提及率、引用来源与竞品变化，作为内容和信源建设的验收依据。
优化建议清单
按投入产出排序，给出网站内容、结构化数据、第三方信源与事实修正的具体动作。
交付流程
每个阶段有明确交付物与验收标准
- 01
目标与问题库
明确目标市场与客户画像，产出一批真实用户会问 AI 的问题。
- 02
基线抽测
统一提问方式与记录模板，完成第一轮多平台抽测。
- 03
来源与竞品分析
拆引用来源、看竞品占位，定位内容与信源缺口。
- 04
报告与行动
输出诊断报告与优先级清单，和内容、技术团队对齐执行。
- 05
月度复测
固定问题集复测，追踪提及率与引用变化，滚动调整。
适用场景
准备投 GEO 的 B2B 企业
先花小成本看清现状，避免内容做了一堆却不知道有没有被引用。
AI 回答信息有误
AI 对品牌、产品、价格的描述过时或错误，需要定位信源并修正。
出海品牌
海外客户用 ChatGPT/Perplexity 调研供应商，需要知道英文问题下的可见性。
营销代理商
为客户提供 AI 搜索月报，需要一套可复用的抽测与记录方法。
技术栈
为什么先审计，再谈优化
GEO 最常见的分歧是“做了有没有用”。没有基线，就只能凭感觉：AI 今天提了一次，明天没提，是优化起效还是平台波动，说不清。审计先把现状固定下来——哪些问题会被提及、引用的是谁、描述准不准——后面的内容与信源建设才有验收标准。
问题库怎么设计
问题分四层：品类词（“XX 哪家公司做得好”）、价格词（“XX 开发多少钱”）、对比词（“A 和 B 怎么选”）、推荐词（“推荐几家靠谱的 XX 公司”）。每层 8-12 个问题，覆盖目标市场与购买阶段。问题不要写得太书面，越接近真实用户的口语，抽测结果越有参考价值。
记录什么、怎么判断变化
每条回答至少记录：平台、提问时间、品牌是否被提及、排在第几位、描述是否准确、引用了哪些 URL。推荐位没有统一标准，我们的做法是按回答中出现的顺序与推荐语气分级，不追求一个看似精确的总分。竞品用同一批问题跑，差距才有意义。
审计之后做什么
报告会按投入产出排序：先修事实错误和结构化数据，再做答案型页面，最后补第三方信源。只改官网不补外部信源，AI 未必引用；只发外部内容不修官网，用户点进来又对不上。两部分要一起做。
| 服务 | 交付内容 | 周期 | 费用（2026参考） |
|---|---|---|---|
| 单次诊断 | 问题库 + 10 平台抽测 + 来源分析 + 报告 | 1-2 周 | 0.5-1 万 |
| 月度监测 | 固定问题集复测 + 竞品对比 + 月报 | 每月 | 0.3-1 万/月 |
| 竞品深度 | 3-5 个竞品逐题对比 + 差距清单 | 2-3 周 | 1-3 万 |
想把基线跑一遍，把品牌名、目标市场和 5 个竞品发给我们：电话 18616880101，或联系我们。方法论细节可以看AI 可见度审计方法。
常见问题
AI 可见度审计要多久？
审计一次多少钱？
能保证品牌被 AI 提及吗？
看哪些指标？
多久复测一次？
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