可见度
统计品牌在品类发现、推荐、采购调研等问题中的出现频率。
Audit Method
从一次 AI 回答里提取品牌机会
我们不是只看有没有出现品牌名，而是把 AI 回答拆成可度量的业务信号，定位为什么模型推荐了竞品、忽略了你，或者错误描述了你的产品。
推荐排名
记录品牌在推荐列表和竞品对比中的排序位置。
描述准确性
检查功能、定位、目标客户和优势是否被模型正确理解。
情绪倾向
识别回答是正面推荐、中性提及，还是带有风险和负面语境。
Model Coverage
国内模型和海外模型分开看
同一个品牌在中文语境和海外语境中的模型认知可能完全不同，需要分别测评、分别优化。
国内模型
面向中文问题、国内竞品、本地媒体信号和中国买家表达。
- 品类推荐和采购问题
- 中文竞品和品牌别名
- 本土内容覆盖缺口
海外模型
面向英文问题、全球竞品、出海场景和国际买家表达。
- 英文搜索和比较意图
- 海外竞品推荐排序
- 英文官网和第三方信号
交付流程
一次测评的交付流程
-
01
确定品牌和竞品
确认产品、市场、关键词、竞品和目标买家问题。
-
02
运行问题集
按国内和海外模型分组，保留原始模型回答。
-
03
生成 GEO 评分
计算可见度、排名、推荐强度、准确性和竞品位置。
-
04
输出优化方案
给出官网、内容、第三方信号和英文语境优化建议。
GEO 评分
把模型回答拆成可执行的 100 分评分
每个问题都会保留原始模型回答，再按可见度、排序、推荐强度、准确性、情绪、竞品位置和引用信号打分，避免只凭主观感受判断声量。
品牌已被部分模型识别，但推荐理由、英文语境和第三方信号仍有明显缺口。
Competitor View
看见竞品为什么更常被 AI 推荐
竞品对比会揭示模型已经记住了谁、引用了哪些论据，以及你的品牌缺少哪些可被模型吸收的内容证据。
指标
你的品牌
竞品 A
竞品 B
推荐频率
中
高
中
排序位置
3-5
1-2
4-6
描述准确性
待优化
稳定
不完整
Model Result Preview
同一组问题，分别看国内和海外模型怎么回答
页面后续会承接诊断表单，把品牌、产品、竞品和目标市场转成问题集，形成面向客户的样例报告。
国内模型
中文买家语境
“推荐适合中小企业做 AI 客服的产品。”
- 出现：品牌被提及 2 次，但未进入前三推荐。
- 问题：模型只知道基础功能，不清楚行业案例。
- 机会：补充中文官网案例、对比页和 FAQ。
海外模型
英文采购语境
“What tools should a CEO compare before buying an AI support platform?”
- 出现：品牌未出现，竞品 A 和竞品 B 稳定出现。
- 问题：英文定位和第三方引用信号不足。
- 机会：建设英文 buyer guide、竞品对比和目录收录。
Optimization Plan
测评之后直接落到优化动作
GEO 优化不只是写文章，而是把模型缺失的证据补齐，让品牌在目标问题里更容易被理解、比较和推荐。
官网语义补强
重写定位、场景、功能、客户和 FAQ，让模型能准确提取产品信息。
问题集内容建设
围绕推荐、比较、采购调研、可靠性和问题解决生成内容资产。
竞品对比页面
主动回答“为什么选你而不是竞品”，提升模型推荐时的论据质量。
第三方信号覆盖
补齐媒体、目录、社区、知识库和英文市场引用，增强模型可验证性。
客户报告
已交付客户报告统一进入私密目录
官网只公开客户名称，不展示任何报告分数、结论或原始回答。每份客户报告使用独立密码，验证通过后才能查看完整内容。
报告交付
输出 CEO 能读懂的声量报告
报告聚焦结论、差距和下一步动作：你的品牌被如何描述、输给了哪些竞品、应该补哪些内容和外部信号。
MuxiTech Diagnosis
先做一次品牌可见度诊断
提供品牌、产品、官网、目标市场和主要竞品，即可开始第一版 GEO 声量测评。
- 确认品牌在国内模型和海外模型里的可见度现状。
- 识别竞品为什么更容易被推荐、排序更靠前。
- 输出官网内容、第三方信号和英文语境的优化方向。