GEO 可见度基线诊断
用真实用户问题检测品牌在主流 AI 平台中的提及、推荐、回答位置、竞品共现和引用信源,形成可复核的现状基线。
主要交付
问题样本、原始回答证据、品牌与竞品表现、信源观察、优先问题清单

不是简单增加内容数量,而是从真实问题与回答证据出发,找到品牌认知缺口,建设内容与可信信源,再用同口径复测确认变化。
企业可以从品牌快测或基线诊断开始,也可以根据已有资料与执行能力进入知识库、内容、官网或信源优化阶段。
用真实用户问题检测品牌在主流 AI 平台中的提及、推荐、回答位置、竞品共现和引用信源,形成可复核的现状基线。
问题样本、原始回答证据、品牌与竞品表现、信源观察、优先问题清单
围绕用户从认识、比较到选择的决策过程,建立品牌词、品类词、场景词、比较词和风险词等问题层级。
种子问题、扩展问题池、场景分类、优先级与覆盖矩阵
整理产品、服务、案例、资质、技术能力和表达边界,让对外内容建立在一致、可维护的品牌事实之上。
品牌事实库、产品与服务口径、证据材料索引、内容边界
根据回答缺口和目标问题规划内容,使关键信息更容易被模型理解、提取,并具备可信依据。
内容选题、语义结构、事实与证据配置、发布任务清单
优化官网信息架构、页面语义和机器可读性,并结合业务特点规划适合的第三方信源建设。
官网 GEO 审计、页面优化建议、结构化数据、信源渠道规划
固定问题、平台、端口和判断规则进行阶段复测,区分提及、推荐与引用变化,校准下一轮工作。
同口径复测、阶段对比、变化证据、下一轮优化任务