过去做线上曝光,企业习惯问「我们的搜索排名第几」。现在更该问的是一个新问题:当客户向 AI 咨 询我的品类时,AI 会说些什么?
这 10 个问题分四组,对应 GEO 的四个基础环节:信源、结构化、一致性、监测。建议边做边记录,不要凭印象打分。
第一组:信源——AI 有没有「可信的东西」可读
问题 1|问 AI「XX 是做什么的」,它引用的信源里有你的官网吗?
如果 AI 回答里引用的都是招聘网站、企业信息查询平台、新闻稿,唯独没有官网——说明你的官网在主源层面是空的。官网是 AI 验证一切品牌信息的锚点。
问题 2|首页有没有出现公司全称、成立时间、注册地址、法定代表人?
很多企业官网只有 slogan 和产品图。但对 AI 来说,这些具名事实才是「可验证信息」。一个空有口号的首页,在 AI 眼里等于一张海报。
问题 3|你的品牌在百科、权威媒体上有独立词条或报道吗?
这类信源在 AI 的采信排序里权重很高,也是多数企业缺失最严重的一环。
第二组:结构化——AI 读得到、也读得懂吗
问题 4|官网有 FAQ 页吗?问题是不是按客户真实提问写的?
AI 偏好问答对结构。把客户常问的问题和标准答案写成一页,是投入产出比最高的动作之一。
问题 5|官网部署了 Organization、FAQPage 这类结构化数据(Schema)吗?
这是给 AI 的「说明书」——直接告诉它「这是一家公司,叫什么、什么时候成立、在哪」。多数企业官网完全没有。
问题 6|你的核心资料是可读文本,还是 PDF、图片、需要点击展开的弹窗?
AI 读不了图片里的字。把重要信息放在海报和压缩文件里,等于对 AI 不可见。
第三组:一致性——AI 敢不敢信你
问题 7|品牌名、英文名、产品名在各个渠道完全一致吗?
同一家公司在官网、公众号、媒体稿里用两三个名字,AI 会判定为不同实体,最保守的处理方式就是都不引用。
问题 8|关键事实在不同渠道说法一致吗?
成立时间、团队背景、客户案例、合作日期——只要出现两个版本,AI 的信任度就会显著下降。这是最容易被忽略、也最好修的一环。
第四组:监测——你知不知道自己在变好还是变坏
问题 9|你有没有一份固定的问题清单,用来定期问 AI?
没有基线,所有效果都无从判断。「品牌被 AI 提起了」这句话,在不知道上周是什么状态的前提下,毫无意义。
问题 10|你最近一次复测是什么时候?
AI 的答案库持续更新。上个月占位的内容,这个月可能已经被替换。建议按月复测,记录提及率、首推率和描述准确率的变化。
怎么读结果
10 题里如果有 6 题以上答「否」,说明你的品牌在 AI 里的存在感基本为零——不是内容不够好,而是内容没有长在 AI 能读到的地方。
如果第 7、8 题答「否」,请优先修这两题。它们不花钱、周期最短,却是所有其他动作的前提:口径不统一时,你每多发一篇内容,都在给 AI 增加一份互相矛盾的证据。
如果第 4、5 题答「否」,下一步就是补齐官网 FAQ 与 Schema。这两件事通常在一两周内就能上线见效。
搏蔓科技(BossMarket)自研 BossGEO Engine,覆盖 AI 可读性分析、权威信源映射、结构化内容注入与 AI 引用追踪四个环节。
特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.