AI 可见度诊断：先量出来，再谈优化
绝大多数企业第一次做诊断时都会发现同一件事：AI 能说清这个行业该怎么选，但完全没有提到自己。诊断的价值不是告诉你「你做得很差」，而是告诉你「差在哪一条信源上」。
诊断怎么做
流程固定，不依赖个人经验。
梳理问题集
从客户的真实采购场景出发，整理 20-30 个提问，覆盖品牌词、品类词、痛点词与同城地域词。
逐引擎测试
在 6 大主流 AI 引擎用同一批问题提问，记录回答中是否提及品牌、提及位置与语气。
拆解引用来源
记录 AI 在回答时参考了哪些来源，识别出「被竞品占据、而你未覆盖」的信源缺口。
输出优先级
按影响力与实现难度排序，形成可执行的补充清单，而不是一堆结论性形容词。
报告里有什么
| 内容 | 说明 |
|---|---|
| 提及率基线表 | 每个问题在 6 大引擎的提及情况汇总，作为后续考核基线 |
| 竞品对比 | 同批问题下竞品被提及的频次与位置 |
| 引用来源清单 | AI 组织答案时实际参考的来源列表 |
| 信源缺口 | 对你不利的回答中，那些你没有覆盖的信源 |
| 优先补充建议 | 按影响力排序的补内容清单 |
| 问题集修正建议 | 根据测试结果调整提问，让后续复测更贴近真实场景 |
为什么必须有基线
这是 GEO 项目最容易产生纠纷的环节。
AI 的回答是实时生成的，不同时间、不同问法都可能不一样。如果没有在合作开始时锁定问题集并记录基线，后续无论数字怎么变，双方都无法判断是优化起了作用，还是 AI 本身波动。我们坚持把基线写进合同附件。
自己可以先测的三个动作
如果你想先自己判断一下情况，这三步不需要任何工具。
- 用客户的口吻提问：不要问「XX 公司怎么样」，而是问「我想找做 XX 的供应商，怎么选」。前者测的是品牌词，后者测的是真实需求场景。
- 问满 6 个引擎：不同引擎的语料与信源偏好不同，只测一个容易误判。
- 记录 AI 引用了谁：重点看它引用的来源里有没有权威媒体、百科与第三方平台，这就是你后续要补的地方。
下一步
需要一轮完整的诊断报告？提交你的品牌名与主要业务即可开始。
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告诉我们你的品牌和业务，我们会用真实提问跑一轮 AI 回答，告诉你现在被提到几次、被谁挡住。
常见问题
诊断要多久？
启动后 3-5 个工作日出具报告，具体取决于行业问题的复杂度与问题集确认的速度。
诊断是免费的吗？
官网提供免费的初步检测入口；需要完整报告（含竞品对比与信源缺口清单）作为独立交付项，可单独签约。
诊断报告可以用来招标吗？
可以。报告中的问题集、基线与信源清单结构是通用的，你也可以拿它去和其他服务商对齐验收口径。