业务问题集梳理
把业务翻译成客户真的会去问AI的问题，覆盖选型、比价、交付等真实场景。
需求访谈场景拆解问题清单
品牌AI可见度诊断
Overview
诊断先行，别在看不见的地方投入
客户越来越习惯直接问AI「哪家公司能做这件事」。品牌在回答里出现还是完全缺席，取决于内容有没有被读懂。
我们的做法：把业务翻译成客户真的会去问的问题，逐个平台提问，记录品牌被提及与引用的位置。
- 覆盖豆包、DeepSeek、文心一言等主流AI平台
- 多轮提问，记录提及、引用与语义簇归属
- 输出引用频次、语义覆盖与竞品对照
- 给出按优先级排序、可执行的优化建议
为什么「我觉得我们挺有名」不算数
品牌在AI里的可见度，得用同一套问题反复问出来。
- 答案会变：同一次提问的结果不能当结论，需要多轮采样
- 问法会变：换个说法，品牌可能从「被提及」变成「缺席」
- 位置会变：竞品先占住语义簇，你再补内容就更吃力
- 没有基线：后续所有优化动作都无法衡量效果
Services
服务内容
从业务问题到诊断报告，四件事说清现状。
多平台引用扫描
在豆包、DeepSeek、文心一言等平台多轮提问，记录品牌被提及与引用的次数。
多平台多轮提问引用记录
语义覆盖分析
看品牌在哪些语义簇里被提及、哪些完全缺失，竞品又占据了哪些位置。
语义簇缺口识别竞品对照
基线诊断报告
汇总引用频次、语义覆盖与竞品对照，给出按优先级排序的优化建议。
引用频次覆盖分析优先级建议
Process
诊断流程
四步走，每一步都有可确认的交付物。
01
需求对齐
明确核心业务问题、目标客户与重点关注平台。
02
问题集与基线采样
确认问题清单，记录当前各平台的回答，作为优化前基线。
03
扫描与语义分析
多平台多轮提问，统计引用频次，标出语义覆盖的缺口。
04
报告解读与优先级共识
当面解读报告，就优化优先级与实施排期达成一致。
Dimensions
诊断维度
每个维度回答三件事：怎么测、测到什么、交付什么。
| 诊断维度 | 怎么测 | 交付内容 |
|---|---|---|
| 引用频次 | 用同一套问题集在多平台多轮提问，统计品牌被提及与引用的次数 | 分平台引用频次表，含优化前基线 |
| 语义覆盖 | 按业务语义簇归类问题，标记品牌出现、薄弱与完全缺席的位置 | 语义覆盖地图，标出缺口与薄弱区 |
| 竞品对照 | 用同一套问题集扫描主要竞品，对比双方出现的场景 | 竞品对照表，看谁占住了哪些问题 |
| 答案质量 | 记录AI描述品牌时的事实是否准确、信息是否完整 | 事实偏差清单与待纠正内容 |
| 优先级建议 | 综合引用缺口与业务价值排序，区分先做与后做 | 按优先级排序的优化建议清单 |
Deliverables
交付成果与适用对象
诊断结束，你拿到的是一份能直接排期的行动清单。
你会拿到什么
- 品牌AI可见度诊断报告，含优化前基线数据
- 多平台引用频次与语义覆盖明细
- 竞品对照结果与语义缺口清单
- 按优先级排序的优化建议
- 可复用的同一套问题集，供后续复测对比
0+
主流AI平台覆盖
豆包、DeepSeek、文心一言等
0类
诊断维度
引用、覆盖、竞品、答案质量、优先级
适用对象：希望被AI正确描述与推荐的企业，以及准备启动GEO、需要先定基准的团队。
从需求对齐到报告解读，通常 11-18 个工作日。问题集确认与资料提供速度会影响整体进度，具体以双方排期为准。
AI 的回答本身具有随机性，单次提问不能代表整体。我们用同一套问题集多轮采样，取相对稳定的规律作为结论。
没有。我们是面向这些平台的优化服务方，通过公开提问方式做检测与分析，与平台之间不存在合作关系。
不能。报告只回答「现在被看见多少、缺口在哪里」。优化效果取决于企业业务基础、内容存量与实施范围，不构成效果承诺。
从客户的选型、比价、交付、售后等真实决策场景出发，结合行业术语与口语问法共同确认，不做宽泛的通用词堆砌。
