AI 搜索可见度体检
全面摸底品牌在豆包、DeepSeek、ChatGPT、Gemini 等主流大模型中的提及率、情感倾向及引用权重，生成详细的 AI 可见度诊断报告。
通过独家诊断工具，量化品牌在 AI 搜索中的曝光水平，识别被竞品压制的关键场景，为 GEO 优化提供数据驱动的决策依据。
从诊断到追踪，构建完整的 AI 可见度体系
GEO 不是传统 SEO 的简单延伸。它需要理解大模型的 RAG 机制，从内容结构、信息密度到分发渠道全面重构。
GEO 专属语料重构
摒弃传统关键词堆砌，根据大模型 RAG（检索增强生成）偏好，撰写高信息密度、强逻辑性的语料结构，让 AI 更愿意引用你的内容。
基于 E-E-A-T 原则（经验、专业、权威、信任）重构官网内容，每个段落控制在 AI 最易引用的 134-167 词长度，确保自包含、可独立引用。
高权重信息源分发
锁定大模型最常抓取的高权重数据源，进行全网多模态内容铺设，在 AI 训练语料库中建立品牌实体认知。
覆盖技术文档、行业百科、专业社区、新闻媒体等多类信息源，确保品牌在 AI 的知识图谱中拥有丰富、准确的实体信息。
AI 引用率与排名追踪
持续监测大模型回答的变化趋势，跟踪品牌在 AI 推荐中的排名、引用频率和情感变化，交付详细的 GEO 优化前后对比报告。
建立可量化的 GEO 效果指标体系，包括 AI 引用率、推荐排名、情感分数、流量归因等，让优化效果看得见、算得清。