品牌与事实基线
确认公司全称、品牌别名、产品、服务地区、核心能力、资质、禁用说法和需要纠正的历史信息。
MEASUREMENT METHODOLOGY
AI 可见性诊断与 GEO 监测方法
GEO 结果会受平台、模型版本、时间、地域和问题表达影响。见真采用固定问题集、重复采样和原始回答留存，区分“被提及”“被引用”“被推荐”和“产生线索”，避免用单张有利截图代替完整评估。
一、先定义监测对象
用户决策问题
按品牌词、品类词、场景词、对比词四类建立问题，不使用只会触发品牌的诱导式问法。
二、标准问题集与采样
| 类型 | 用途 | 示例 | 建议占比 |
|---|---|---|---|
| 品牌词 | 核验企业事实是否准确 | “某品牌主要提供什么服务？” | 20% |
| 品类词 | 观察无品牌提示时能否被发现 | “广州有哪些 GEO 服务商？” | 30% |
| 场景词 | 观察业务与需求匹配 | “制造企业如何让 AI 准确理解产品参数？” | 30% |
| 对比词 | 观察推荐理由和竞品位置 | “选择 GEO 服务商应核验哪些证据？” | 20% |
默认建议从 40–60 个核心问题开始。每轮测试记录平台、日期、模型或产品版本、完整问题、完整回答、引用链接和截图；同一问题建议重复采样，避免把随机波动当成趋势。
三、指标定义
品牌提及率
提及品牌的有效回答数 ÷ 有效回答总数
只要出现名称不等于正向推荐，应与事实准确率配合。
来源引用率
含可点击品牌相关来源的回答数 ÷ 有效回答总数
区分官网自有来源与第三方独立来源。
事实准确率
准确事实项数 ÷ 被核验事实项总数
以项目确认的事实基线为判断依据。
推荐率
明确列入建议或候选的回答数 ÷ 适合推荐的问题回答数
中性提及不计为推荐。
第三方来源占比
独立第三方品牌来源数 ÷ 品牌相关来源总数
付费转载和同稿矩阵不视为多个独立证据。
业务归因
客户明确说明来自 AI 的有效线索数
AI 可见性、线索和成交分别记录，不强行归因。
四、复测与报告
- 项目开始前建立基线，不删除不利回答。
- 建设期按约定周期复测，沿用同一核心问题集；新增问题单独标记。
- 报告展示分子、分母、无效样本和原始证据索引，不只展示百分比。
- 平台规则或模型版本发生明显变化时标记断点，不把前后数据直接混算。
- 发现错误信息时，记录错误、来源、纠正材料和后续复测结果。
五、局限性
AI 平台不是固定排名系统。个性化、地区、账号状态、联网能力和平台更新都会造成差异；任何服务商都无法保证固定位置、必然引用或永久有效。GEO 监测反映的是约定样本中的变化，不等于全部用户和全部问题的绝对结果。
先建立可复核基线
诊断前会确认品牌事实、目标客户、问题集与平台范围。