SAI 产品与 Skill 的试验场

你的品牌，在 AI 的回答里被推荐吗？

按固定问题集向主流大模型采样，统计提及率（提及回答数 ÷ 总回答数）、平均排名（排名之和 ÷ 提及次数）与引用信源池，并留档原始回答供逐句对账。GEO 不是让网页排第一，而是让品牌在 AI 的回答里被优先推荐。

采样引擎 — 预设问题集 — 单次成本 ≤ ¥1 原始回答 全部留档 口径 公开可对账
左侧填好对象与问题集，点「开始监测」
报告会显示：曝光效果分 · 提及率 · 平均排名 · 逐引擎命中情况 · 引用信源池 · 原始回答留档

已监测样本墙 （脱敏：只显示对象名与指标）

GEO 监测 让 AI 可见度可量化

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是让品牌与内容在 AI 生成式回答中被优先推荐、被引用的方法。SEO 让品牌在搜索结果里排前面，GEO 让品牌在 AI 的回答里被推荐。本站监测台按固定问题集向主流模型采样，统计提及率、平均排名与引用信源池，原始回答全部留档。

关键事实

  • 提及率 =（提及品牌的回答数 ÷ 总回答数）× 100%。例：10 条回答有 3 条提及 = 30%。
  • 平均排名 =（所有提及回答的排名之和 ÷ 提及次数），数值越低代表位次越靠前。例：排名 3、5、8 → 5.33。
  • 曝光效果分 = 0–100，提及率 50% + 平均排名 30% + 引用信源质量 20%；位次未解析出时按剩余权重归一化并只给黄灯。
  • 引用信源池：统计 AI 回答里实际引用的域名与次数。高频信源 = AI 眼里的可信来源。
  • 原始回答留档：每次监测的逐引擎原文全部保留，报告里可逐条展开对账。
  • 边界声明：单次采样是快照，不构成预测；AI 信源池换血很快（实测 7 月采信平台 60% 到 8 月消失），要看趋势需按天采样。
  • 覆盖范围如实标注：只列服务端实际配置了密钥的引擎，未覆盖的模型不做同口径假设。
  • 平台内 AI 搜索不在自动采样范围：小红书「点点 / 问一问」、微信 AI 搜索、知乎直答、百度 AI 搜索等入口没有公开 API、需要登录态，无法像对话模型那样自动采样；人工抽检只能得快照、不构成趋势，所以本站既不算进自动指标，也不对外承诺覆盖。
  • 采样一律不联网（关闭搜索 / 工具开关）：测的是「模型自己记不记得你」，避免与 SEO 口径（搜网页有没有你）混在一起。

常见问题

什么是 GEO（生成式引擎优化）？
GEO 是让品牌与内容在 AI 生成式回答中被优先推荐、被引用的方法。用户不再翻十页搜索结果，而是直接问 AI 并接受它给出的推荐列表——品牌在不在这份列表上，就是 GEO 要解决的问题。
为什么企业官网博客通常不是 AI 优先信源？
外部研究（Semrush 2025 年 7–10 月，23 万+ 真实提问、1 亿+ 次信源引用）显示，AI 回答引用最多的是 Reddit 这类社区与 LinkedIn 这类专业内容平台，纯企业官方博客反而不是高频信源。AI 更信「别人说你」，而不是「你自己说」。
监测结果能对账吗？
可以。每次监测的逐引擎原始回答全部留档，报告里可逐条展开查看；口径、公式与边界声明都写在报告页上。
为什么监测里没有小红书、微信的 AI 搜索？
因为这些平台内 AI 搜索没有公开 API、且需要登录态，无法像对话模型那样自动采样。只做人工抽检的话，样本是快照、不构成趋势，把它们混进自动指标会误导结论——所以本站只采样服务端已配置密钥的对话模型，并在报告里如实标注未覆盖范围。
品牌词搜索量算 GEO 指标吗？
算「先行参考指标」，但本站当前未把它纳入自动采样。逻辑是：用户被 AI 推荐后会记住品牌并回搜品牌词，所以品牌词可见度的上升，往往先于「AI 回答里出现你」。本站把它列为人工观察项，不写成自动统计数字。
AI 回答里没提到我，是不是 GEO 就白做了？
要分两层看：① AI 能不能读到你（技术层：静态可见文本、结构化数据、爬虫放行）；② AI 愿不愿意引用你（内容层：独家数据、明确结论句、被第三方提及）。我们拿自己 7 个站点做过 30 天实测：技术层均分从 78.6 提到 85.7、AI 爬虫一周来抓 1,172 次，但引用率仍是 0%——根因在内容层，不在技术层。两层都做完才算做完。
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