显问
三项方法，组成一套可复测的工作体系
- 检测
- 报告
- 构造
- 分布
- 复测
- 持续验证
问题矩阵
决定检测什么
主体事实 · 用户意图 · 误解风险
六阶段闭环
决定如何执行
检测 · 报告 · 构造 · 分布 · 复测 · 持续验证
评分与复测
决定如何判断
事实准确 · 信息完整 · 信源关联 · 风险识别
01 · Question Matrix
主体认知问题矩阵
问题库不从关键词随机拼接，而是从主体事实、用户决策与AI误解风险中建立固定检测口径。
问题类型
主要判断
示例方向
形成产出
A主体事实
AI是否正确认识品牌与经营主体
品牌是谁、官网、业务、地区、联系方式
标准事实题与基础核验口径
B用户意图
AI是否能在真实需求中关联品牌
什么情况下需要该服务、如何选择服务商
用户场景题与决策问题清单
C误解风险
AI是否产生错误、混淆或过度推断
是否承诺排名、是否混同广告或SEO
风险问题与纠错优先级
矩阵输出标准问题库统一检测口径风险问题清单查看问题矩阵方法 →
02 · Six-stage Loop
GEO六阶段闭环
每一轮优化都按相同顺序推进，复测结果重新进入检测，形成持续验证而不是一次性发布。
检测
识别主体缺失、错误信息和风险表达。
报告
整理问题、证据、差距和优先级。
构造
建立可核验的标准答案和主体事实。
分布
进入官网与持续维护的可信公开信源。
复测
使用同类问题重新检测回答变化。
持续验证
记录变化并将缺口转入下一轮。
复测不是终点。新的错误、弱关联和来源缺口会重新进入下一轮检测。
03 · Scoring & Next Action
评分不是终点，结论必须转成下一轮行动
评分用于定位事实、关联、来源与风险问题，并把检测结果转化为可以执行和复测的任务。
判断什么
- 主体是否正确出现
- 信息是否准确完整
- 是否关联可信来源
- 是否存在误解风险
形成什么
- 检测报告与证据记录
- 标准答案与内容资产
- 可信信源与发布清单
- 同题复测与变化记录
下一轮怎么做
- 错误事实 → 优先修正
- 来源不足 → 补充信源
- 弱关联 → 完善答案
- 复测无改善 → 调整策略
查看GEO评分方法查看公开检测报告
方法边界
显问AI方法论用于规范检测、内容建设、可信分布与复测过程，提升品牌信息的可核验性、一致性和机器可读性；不代表能够控制第三方AI平台的固定收录、排序、推荐或引用结果。