2026-08-12

你的品牌在AI中被搜到了吗？

当用户在ChatGPT、豆包、文心一言等AI引擎中搜索你的品牌名、产品名或行业关键词时，AI能给出准确的信息吗？还是会推荐你的竞品？在我们诊断过的品牌中，超过80%在AI中的表现与预期相差甚远——要么搜不到，要么信息过时，要么被竞品压制。

“我们以为自己做了官网、做了百科、发了新闻，AI应该很了解我们。诊断结果出来才发现，AI对我们的描述停留在两年前。”——某消费品牌联合创始人

AI可见性诊断是GEO优化的第一步——”见山是山”，先搞清楚AI到底能不能看到你、看到的是什么。诊断不是一次性的”体检”，而是建立AI时代的品牌数字资产基线：没有基线，后续所有优化都无法衡量。

诊断方法论：我们怎么测

诊断的科学性取决于提问脚本的设计与采样方法，我们的诊断遵循标准化流程：

四类提问脚本

针对每个品牌，设计四类共40-60个标准化提问，覆盖AI可能被问到的所有场景：

词类	提问示例	考察目标
品牌词	“XX品牌怎么样？””XX是做什么的？”	基础可见性、信息准确度
产品词	“XX品牌的产品质量如何？”	产品线认知、参数准确度
品类词	“XX行业有哪些好品牌？”	是否进入AI候选名单
场景词	“推荐一个XX场景的解决方案”	场景化推荐能力
竞品词	“XX品牌和YY品牌比怎么样？”	对比语境中的表现
负面词	“XX品牌有什么缺点/投诉？”	负面信息暴露度

双引擎×多轮采样

每个提问在8大AI引擎中执行，每个引擎执行3轮独立采样（AI回答具有随机性，单次采样不可靠），取多轮结果的并集与共识。所有问答原文留档，可随时回溯复核。

三维评估模型

对每条回答按三个维度评分：

被搜到率：AI是否提及品牌（0=未提及，1=提及）
信息准确度：提及的信息与事实的一致性（0-100分，逐条核对）
推荐位次：推荐语境中的排序位置（前三/前五/未上榜）

诊断内容全景

八大AI引擎覆盖检测

ChatGPT：全球最大AI对话引擎，影响海外与专业用户
豆包：字节跳动AI引擎，国内用户量增长最快
文心一言：百度AI引擎，搜索生态联动紧密
Kimi：月之暗面AI引擎，长文本能力强
通义千问：阿里AI引擎，电商场景联动
智谱清言：智谱AI引擎，政企场景覆盖广
DeepSeek：深度求索AI引擎，技术社区影响力强
腾讯元宝：腾讯AI引擎，社交生态联动

信源归因分析

对AI引用的每条信息做来源归因：来自官网、百科、新闻、社媒、第三方平台还是用户生成内容？归因结果直接揭示AI信任什么信源——这是优化方向最重要的依据。

竞品对标

在同样的提问脚本下，诊断3-5个核心竞品的AI表现，输出差距对比：谁在AI里领先、领先在哪个词类、什么信源支撑了它的领先。

《见山报告》交付物

诊断完成后5-7个工作日内交付《见山报告》，包含六大部分：

总览：品牌AI可见性综合评分与8大引擎横向对比
问题清单：信息准确度问题逐条列出（错误信息、过时信息、缺失信息）
竞品对标：与竞品的差距数据与原因归因
信源分析：AI当前引用哪些信源、哪些信源缺失
优化路线图：按P0/P1/P2优先级排序的优化动作清单
基线数据：全部原始问答留档，作为后续效果对比基准

诊断与GEO服务的关系

诊断报告独立交付，但我们建议把诊断作为GEO优化的起点：

诊断结论	对应GEO动作
品牌词搜不到	基础信源建设（官网/百科/权威平台入驻）
信息过时/错误	信息更新+Schema部署+知识图谱校准
品类词不出现	语义深耕+EEAT内容生产+场景词布局
负面信息主导	声誉修复+权威信源重建
被竞品压制	竞品对标专项+差异化内容策略

适合哪些客户？

任何想了解自己在AI引擎中真实表现的品牌：准备启动GEO的企业、想验证GEO效果的客户、面临竞品AI抢占的企业、正在做品牌调研的市场团队、以及即将进行融资或上市需要梳理品牌数字资产的企业。服务覆盖上海、北京、深圳、杭州等主要城市，远程交付。

预期效果与衡量指标

摸清底数：8大引擎×6类提问的完整可见性画像
找准差距：AI认知与品牌事实的差距点一目了然
明确方向：P0/P1/P2优先级的优化路线图
建立基线：为后续GEO效果评估提供量化基准

“诊断报告比我们想象的更值钱——它第一次让我们看到了AI眼里的自己，包括那些我们自己都不知道的认知偏差，以及竞品在AI里领先的真实原因。”——企业品牌负责人

服务周期与交付

诊断报告交付周期：5-7个工作日（大型集团或子品牌众多可定制分期交付）。报告完成后提供1次免费解读咨询，由资深GEO顾问讲解诊断结果与优化路径。

诊断发现的十大高频问题（附发生率）

基于累计三百余个诊断项目的统计，以下问题的出现率构成了”中国企业在AI中的典型病历”：

排名	问题	发生率	典型表现	修复难度
1	关键信息不可抓取	约82%	参数/价目/资质是图片或JS渲染，爬虫读到空壳	低-中
2	多信源口径不一致	约76%	成立时间、地址、业务描述在官网/地图/百科各不相同	低
3	问法覆盖缺失	约71%	用户真实问法无对应内容页，答案里自然没有你	中
4	过期信息残留	约64%	旧价格、旧地址、离职高管仍被AI转述	低
5	负面信源无对冲	约53%	验证类问题被孤立负面主导，无整改事实信源	中
6	资质无文本化	约51%	证书只有图片，认证编号不可检索	极低
7	无结构化数据	约47%	Schema缺失或只有默认残缺配置	低
8	定位语缺位	约44%	AI用行业均值描述你，无差异化标签	中
9	案例库空壳	约39%	logo墙无细节，尽调问法无证据可引	中
10	AI爬虫被误拦	约23%	WAF/CDN把GPTBot当攻击流量质询	极低

发生率最高、修复难度最低的问题恰恰是第1、2、6、10项——全是”体力活”。这是我们反复强调”诊断先行”的原因：多数企业不需要昂贵的内容战役，先花两周把这些低垂的果实摘掉，AI表述准确率的改善通常立竿见影。诊断报告的价值，就是把钱花在真正的问题上。

诊断报告的P0/P1/P2分级逻辑

《见山报告》的优化路线图按”影响×成本”双维分级，确保执行顺序最优：

# 优先级判定矩阵
P0（两周内必须处理）:
  - 错误信息类（AI正在转述错误事实）→ 每天产生伤害
  - AI爬虫拦截类 → 一切优化的前提
  - 资质/许可证文本化 → 成本半天，尽调刚需
P1（首月完成）:
  - 口径一致性治理（黄金事实库对齐）
  - Schema体系部署
  - 核心页面渲染修复
P2（季度内排期）:
  - 问法覆盖的内容建设
  - 案例库改造
  - 百科/权威信源申报
# 原则: P0是止血，P1是地基，P2是建设
# 跳过P0/P1直接做P2的项目，失败率超过六成

诊断的三种采购形态

形态	适用对象	周期	交付物
标准诊断	单品牌企业	5-7个工作日	《见山报告》全六部分+基线数据
集团诊断	多品牌/上市集团	2-3周	集团+子品牌分层报告+实体关系图
专项诊断	危机后/并购后/改版后	3-5个工作日	聚焦单一问题的快速扫描与处置清单

诊断费用可抵扣后续全案服务费——这不是促销话术，是筛选机制：愿意为诊断付费的客户，通常也尊重数据驱动的决策方式，项目成功率显著更高。

常见问题

诊断和百度SEO诊断有什么区别？

百度SEO诊断看的是搜索引擎排名，AI可见性诊断看的是AI引擎的引用与推荐。两者机制不同：AI更依赖语义理解与权威信源，诊断维度（引用内容、信源归因、推荐语境）与优化方向也不同。但两者数据可互补——搜索排名会影响AI的检索引用。

诊断需要提供什么资料？

只需提供品牌名、核心产品/服务名、官网地址、主要竞品名单（3-5个）。其余由我们完成检索与评估。资料越全，诊断越精准。

诊断后必须购买GEO服务吗？

不强制。诊断报告独立交付，你可以拿着报告自行优化，或选择我们的落地服务。我们建议至少完成报告中的P0级修复项——它们通常是信息准确性类问题，成本最低、见效最快。

AI引擎会变，诊断结果会过期吗？

会。AI引擎的引用机制与语料持续演进，建议每季度复诊一次，或使用AI引用监测（观山台）持续跟踪——诊断给基线，监测看趋势，两者配合效果最佳。

AI可见性诊断