AI VISIBILITY BASELINE

先别急着做 GEO,先看 AI 现在怎么描述你的企业

AI 可见度诊断用固定问题集和可重复记录回答六件事:AI 是否认识公司、是否理解产品、哪些采购问题会出现品牌、竞争者为何出现、结论来自哪里,以及哪些缺口最值得先修。一次回答不是排名结论,诊断以同周期重复测试和来源记录为准。

6诊断维度
30–50建议目标问题
3–8建议对比企业
4 层技术到业务指标
01

一次诊断具体检查什么?

诊断同时检查品牌实体、产品理解、查询覆盖、引用来源、事实准确性与竞争份额,避免把单次提及误当成稳定可见度。

01

Brand Recognition

品牌名、公司名、别名、地区名与同名实体混淆。

02

Product Understanding

产品类别、型号、工艺步骤、技术路线、应用与目标客户。

03

Query Visibility

发现、比较、技术、排障、验证、风险、区域供应商与替代方案问题。

04

Citation

引用域名、页面、来源类型、时间及第一方/第三方属性。

05

Accuracy

地区、产品能力、市场、认证、案例与技术描述是否正确或过时。

06

Competitive SOV

在相同问题、平台、地区与统计窗口中比较 3–8 个相关企业。

02

诊断如何避免“测一次就下结论”?

固定平台、地区、语言、登录状态与测试日期,并对同一问题使用自然改写和重复运行,才能把随机变化与稳定缺口分开。

  • 按认知、问题、比较、风险和品牌事实分组 30–50 个高价值问题
  • 保存答案、引用 URL、品牌位置、描述准确性与明显遗漏
  • 将观察到的结果、相关性推测和无法证明的原因分开记录
  • 修改后等待重新抓取,再用同一测试集复测,不更换衡量口径
03

诊断之后会得到哪些下一步?

每个缺口都应对应一个原因假设、优先级和可验证动作,而不是直接生成更多文章。

可能原因

  • 页面无法被稳定抓取
  • 产品实体或目标客户不清
  • 证据只存在 PDF 或内部资料
  • 关键采购问题没有对应页面
  • 第三方资料错误或缺失
  • 表单与销售接续无法衡量

对应动作

  • 修复静态输出与索引
  • 统一实体与类别表达
  • 建立可公开 Evidence Pack
  • 补齐高价值决策页
  • 修正可信来源资料
  • 建立询盘事件与资格标准
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