GEO 现状诊断：先看清品牌在 AI 眼里的样子

用固定问题集在多个 AI 平台逐条实测，梳理被提及情况、引用来源与内容缺口，交付诊断报告、分层词库、缺口清单与十二个月排期表。

诊断解决的是起点问题

多数企业没做过 GEO，第一件事不是写内容，而是知道自己现在被怎么说。诊断就是这一段：把品牌放进真实提问里，看几个主流 AI 助手给出的答案里有没有你、以什么身份出现、引用了哪些页面。

怎么测

• 问题集分四层：品牌词（公司与产品叫什么）、品类词（这一类服务怎么选）、场景与选型词（什么规模该配什么方案）、对比与口碑词（和同行比怎么样、靠不靠谱）。
• 同一套问题在豆包、DeepSeek、腾讯元宝、文心一言、通义千问逐条提问，记录提问原文、回答原文、时间与出现的引用来源。
• 同时核对站内：哪些页面有明确的问题与答案，哪些参数没有可核查的数字，哪些正文模板化到无法摘取。

测完给四样东西

• 诊断报告：当前位置、被引用的来源清单、表述里明显的错误与过时项。
• 分层提问词库：每条问题的原始提问与回答记录，可直接给内容团队做选题。
• 内容缺口清单：按影响排序，缺哪一类页面、哪一段事实、哪一个参数表。
• 十二个月排期表：每月补什么、由谁补、怎么验收。

诊断值不值得单做

值得。报告里的问题大多不花钱就能改：地址与名称不一致、参数没有单位、页面标题互相重复、把关键数字放在图片里。这些不修，后面写多少内容都可能被引用成错的答案。

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