Service / GEO Diagnosis
AI 可见度诊断：先看清现状，再决定行动
在投入 GEO 优化之前，先用诊断了解品牌在 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude 等 AI 搜索中是否被提及、被如何描述、被哪些来源引用，以及哪些语义窗口存在空白。
Diagnostic Panel
诊断仪表盘覆盖的关键问题
不只看排名，而是看 AI 如何回答你的目标客户问题。
品牌提及
在目标 Buyer Prompt 下，品牌名是否出现在答案、参考来源或推荐列表中？
SOV 对比
谁在目标 Prompt 中占据主要份额？品牌与竞品的可见度差距在哪里？
引用来源
AI 的答案引用了哪些网站？是官网、第三方平台、社区，还是空白？
语义窗口
目标品类、场景、属性词中，品牌是否被关联？还是只出现在品牌词查询中？
内容缺口
哪些买家问题没有对应页面、没有结构化内容、没有可信答案？
优先级
哪些改动影响面最大、最可被验证、最能带动下一步运营？
Methodology
诊断流程
每一步都有可交付、可验收，结果用于指导后续行动。
1. 确认目标市场与业务线
理解客户卖给谁、解决什么、核心卖点是什么。
2. 构建 Buyer Prompt 集
从真实采购场景出发，不只测品牌词，而是测品类、场景、属性、对比、决策类问题。
3. 多引擎批量测试
覆盖 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude 等主流 AI 搜索与问答入口。
4. 数据结构化与标签
把回答、引用、品牌位置、情感、竞品记录到统一结构，便于分析。
5. 输出诊断报告
包含现状、优先级、具体建议与后续可执行动作。
Deliverables
交付内容
诊断不只给结论，也给数据和优先级。
AI 可见度基线表
记录每个 Buyer Prompt 下的品牌位置、竞品位置、引用来源和情感倾向。
语义窗口图
展示品类、场景、属性、品牌词与竞品的覆盖关系。
信源缺口清单
列出 AI 可能引用但实际缺失的可信来源。
优化优先级
按影响面和可执行性排序，先解决高杠杆问题。