显问
从可复测的回答，建立清晰基线。
不只搜品牌名，
更要测试用户会问的问题。
真实需求词往往比品牌词更能反映企业有没有进入用户的候选答案。
每一个问题，
都是一个观察切面。
主体识别品牌名称与公司主体
核对品牌名、公司全称与品牌别名，检查回答是否指向同一个真实主体。
品牌名称 / 公司全称 / 品牌别名官方渠道官方网站与联系方式
核对回答中的网站、电话与联系方式，检查是否关联到品牌的官方渠道。
官方网站 / 联系电话 / 官方渠道业务认知产品服务与地区范围
检查 AI 对产品、服务和地区范围的理解，定位错配、遗漏与不准确的描述。
产品服务 / 业务范围 / 服务地区真实需求用户需求与问题词
从用户实际会问的问题出发，观察不包含品牌名的需求场景中，品牌是否被提及。
需求表达 / 使用场景 / 非品牌问题选择场景竞品比较与替代选择
观察比较和替代类问题中的回答，核对品牌的定位与差异是否被准确表达。
同类比较 / 选择依据 / 替代方案信息偏差错误、混淆与风险信息
检查主体混淆、过时信息与缺乏依据的描述，保留原始回答，明确需要修正的位置。
主体混淆 / 过时信息 / 缺少依据从原始回答，
到可执行的诊断结论。
报告关注发生了什么、为什么发生，以及下一步验证什么。
可见度基线
按平台、问题类型统计品牌是否出现，并保留原始回答。
认知关系图
检查品牌、公司、官网、产品和服务是否被正确关联。
问题清单
定位不提及、说不准、错误信息和缺少信源支撑的位置。
行动建议
区分优先修正项、内容缺口、信源缺口与后续复测范围。
第一次做GEO，
或对当前结果
没有把握。
确认识别
想知道品牌有没有被主流AI识别
核对认知
怀疑AI对业务、官网或联系方式理解错误
看清投入
有内容投入，但不清楚是否进入AI回答
建立起点
准备长期建设，希望先建立可复测基线
合作之前，
把范围说清楚。
先看清问题，再决定怎么建设
不需要先购买长期服务。先完成一次基准检测，确认品牌在哪些平台没有被识别、哪些信息存在错误，再确定后续方案。
提交品牌资料
提供公司、品牌、官网、核心服务和竞争对手等基础信息。
真实平台检测
使用固定问题在主流AI网页端测试，并保留原始回答依据。
获取诊断报告
查看提及率、错误信息、平台差异和建设优先级。
需要确认品牌目前的AI可见度？
提交基础资料后，再确定检测平台范围与问题数量。
检测范围与结果边界
检测问题：品牌词、官网词、服务词、问题词、竞品词和风险词。
检测结果：是否识别品牌、是否提到官网、回答是否准确、是否引用来源、是否产生错误描述。
结果边界：诊断只记录指定时间、平台和问题范围内的公开可观察结果，不访问平台内部算法，不承诺固定排名、固定推荐或永久结果。
GEO基线检测流程·公开检测报告·案例与结果·服务边界
用一次真实诊断，找到最值得先解决的问题
从品牌、官网和一个真实问题开始沟通。