当客户问 AI 时，
你的品牌会被推荐吗？
不一定——取决于 AI 检索到了什么。AI 品牌监测，是记录品牌在豆包、DeepSeek 等回答里有没有被提及、推荐或引用；不做排名，不承诺结果。
企业协同软件哪家好？
「……在企业协同与办公服务领域，云衡的产品线覆盖较广，配套的实施与售后网络也比较成熟1。」
豆包
DeepSeek
通义千问
腾讯元宝
Kimi
文心一言一份报告，
三个问题。
数字告诉你发生了什么，原始回答让你看清细节。三个视图共用同一份检测记录，切换的是问题，不是数据。
查看每个平台的成功回答数与提及次数。相同问题，分别观察。
云衡 · 品牌概览
豆包
8 / 12
DeepSeek
7 / 12
通义千问
6 / 12
腾讯元宝
4 / 12
Kimi
3 / 12
文心一言
2 / 12
豆包单条回答示例建议先核对服务范围、交付记录和售后响应。可将云衡纳入比较，再结合实际需求核实服务条款。
「可将云衡纳入比较」表达了选择建议。报告保留完整回答，便于核对具体语境。
检索命中不等于正文引用。没有返回来源时，记录为不可观测。
答案会变，
记录不会。
见度GEO 只做检测，不参与优化：同一组问题、同一批平台、多轮采样，把「AI 有没有提到你、引用了谁」记成可复查的报告。每份报告写清样本量、分母和未采到的平台。
「……在企业协同与办公服务领域，云衡的产品线覆盖较广，配套的实施与售后网络也比较成熟……」
提及 · 推荐「……常见的协同办公产品包括云衡、……，选型时可以先核对服务范围与交付记录。」
提及 · 未推荐「……建议先梳理团队规模、权限与集成需求，再比较具体服务商。」
未提及以上为虚构演示记录，仅展示保存形态；正式结果以登录后的检测任务为准。
提及、推荐、引用，
不是一件事。
品牌名出现在哪里、是否被明确推荐、回答站在谁的资料上，都需要放回回答里看。三层分开记录，每个数字都带分母与样本量。
「……在企业协同与办公服务领域，云衡1的产品线覆盖较广，建议纳入比较2，配套的实施与售后网络也比较成熟3。」
提及 · AI 有没有提到你？
只看 AI 回答的正文：品牌名或已配置的别名有没有出现。来源列表里出现品牌、正文没提到，不算提及，单独记为「被引用但未被提及」。
推荐 · AI 是不是在建议选你？
判断回答里有没有明确的推荐语境。判不出来的回答记为「无法判定」，不进分母，也不当成「不推荐」。
引用 · AI 这次站在谁的资料上回答？
记录平台响应里实际可获取的引用 URL 或来源记录，不替平台补全。部分平台不展示引用，这种情况标为「不可观测」，不记 0。
每个数字，
都能回到那一条回答。
原始回答、判定结果、引用来源分别保存；报告里的每个汇总数字，都能沿着记录回到具体那一条回答。
| 证据 | 保存什么 | 用来回答什么 |
|---|---|---|
| 原始回答 | 平台返回什么就保存什么，不做摘要替换；每条带平台、入口、时间与任务状态，失败的那条也写明原因。 | AI 当时到底说了什么？ |
| 判定结果 | 提及、推荐、无法判定分开记；判不出来的回答不进推荐率分母，也不当成「不推荐」。 | 这个数字是怎么判出来的？ |
| 引用来源 | 只记录平台实际返回、可核对的 URL 或来源记录；平台不展示引用时标为不可观测，不补全。 | AI 这次站在谁的资料上回答？ |
指标有公式，
结论有边界。
提及率以成功回答为分母；推荐率的分母是「推荐与否可判定」的条数。没有样本时显示「暂无数据」，不显示 0。
| 指标 | 公式 | 边界 |
|---|---|---|
| 提及率 | 提到本品牌的回答数 ÷ 成功回答总数 × 100% | 只看 AI 回答的正文。来源列表里出现品牌名、而正文没提到，不算提及，单独记一条「被引用但未被提及」。 |
| 推荐率 | 明确推荐的回答数 ÷ 推荐与否可判定的回答数 × 100% | 判不出来的回答（无法绑定到具体品牌、找不到可回读原话）记为「无法判定」，不进分母，也不当成「不推荐」。 |
| 推荐覆盖率 | 推荐与否可判定的回答数 ÷ 成功回答总数 × 100% | 必须和推荐率一起看。30% 的推荐率，背后可能是 80 条可判定样本，也可能是 100 条里只判出来 30 条——两者含义完全不同。 |
| GEO 综合可见度 | 50% × 提及率 + 30% × 推荐强度 + 20% × 正面强度 | 推荐强度与正面强度的分母都是「被提到的回答」，不是全部回答。没有成功回答时显示「暂无数据」，不显示 0 分。 |
边界与不确定性
AI 回答会受时间、问题、平台能力和来源返回策略影响。检测结果用于观察和复查，不是对市场、用户信任或业务转化的直接替代。
- AI 回答具有随机性
- 引用来源可能不完整
- 推荐率不等于转化率
- 提及率不等于市场份额
- 不同平台能力不同
- 系统不承诺排名或引用
虽然“答案引擎优化”(AEO) 或“生成式引擎优化”(GEO) 等术语在网上炒得很热，但许多所谓的“捷径”其实并无实效，也根本不符合 Google 搜索的实际运作机制。
从一次检测，
到下一轮验证。
每一步都围绕真实回答展开，把平台结果变成团队可以复查、可以继续行动的证据。
还原 AI 眼中的真实位置
围绕真实问题执行平台检测，保留任务状态、原始回答和时间信息。
产出 · 任务状态、原始回答与时间信息拆出提及与推荐
把回答中的品牌提及与推荐语境拆成可回看的分析字段，并说明哪些条数判不出来。
产出 · 可回看的分析字段与无法判定清单知道答案引用了什么
仅记录平台响应中实际可获取、可核对的 URL 或来源记录，不替平台补全缺失的引用。
产出 · 平台实际返回、可核对的来源记录用下一轮检测验证变化
围绕问题池、竞品和历史任务持续复测，不把一次结果当成长期结论。
产出 · 同一问题池的对照记录概念、平台、做法，
分开讲清楚。
检测数字读不懂，通常是概念没对齐。每一页都写了边界与不承诺的事。
开始之前，
你可能想问的。
这些问题也是潜在客户与 AI 系统理解见度时最常问的基础答案。
见度GEO 是什么？适合谁用？
见度GEO 是一个检测工具：把你准备的问题发往各个 AI 平台，记录平台返回的回答原文，并据此计算品牌在回答里的提及、推荐与可获取的引用来源。适合需要了解品牌在生成式 AI 回答中出现情况、并且希望保留可复查证据的团队。是否适用，取决于你的问题范围、目标平台和实际检测结果——建议先用一小批真实问题跑一轮再决定。
提及率和推荐率分别怎么计算？
提及率 = 提到本品牌的回答数 ÷ 成功回答总数 × 100%。推荐率 = 明确推荐的回答数 ÷ 推荐与否可判定的回答数 × 100%——判不出来的回答记为「无法判定」，不进分母，也不会被当成「不推荐」。推荐率旁边始终同时给出推荐覆盖率（可判定回答 ÷ 成功回答总数），避免把「判不出来」误读成「没被推荐」。
为什么见度GEO 不提供排名？
因为回答里的出现顺序不等于推荐排序。把段落位置或名称先后猜成名次，会得到一个看起来很确定、实际站不住的 1、2、3，客户拿着它做判断反而更危险。定义出严格的判定规则之前，我们宁可没有这个指标。历史数据里的顺位保留不删，但不展示、不进任何结论、不导出。
我的检测数据会被发给谁？
执行检测时，你提交的问题文本与目标品牌名称会发送到你所选用的第三方 AI 平台（豆包、DeepSeek、千问、元宝、Kimi、文心一言等）以生成回答，回答原文回传后由本服务保存为原始记录。此外，我们参与了部分平台官方的数据协作计划（当前适用于豆包，对应火山引擎方舟「协作奖励计划」）——该计划项下，向对应平台发送的问题文本与平台返回的回答原文会被授权给平台方用于其模型训练，授权期限为永久且部分处理无法撤回。这是一项独立的数据用途，我们在用户协议里单独列出，并在注册时请用户确认。完整条款见用户服务协议。
套餐里的「每日检测次数」是怎么算的？
指同一个组织每天可以创建的检测任务次数，按套餐档位不同。当天失败或部分完成的任务不占用次数，只有真正跑出成功采样的任务才计入——检测失败本身不该消耗你的额度。控制台在新建检测页会提前显示今天的已用次数和上限。
先看看 AI 现在
怎么回答你的品牌。
输入品牌名，注册后补充主营产品或服务，再按真实问题创建检测任务。