给中小企业老板和市场负责人:客户开始把「这类服务找哪家」直接问 AI,答案里有没有你,正在决定他先找谁。我们实测六个大模型的真实回答,告诉你现在几分、下一步该去哪发内容。
越来越多人不再搜索,而是直接问 AI「我想买 XXX,推荐几个靠谱的」。AI 给出的答案,就是新的门面。GEO(生成式引擎优化)研究的就是:AI 凭什么在答案里提到你、引用你的资料、把你排在前几位。
AI 回答里有没有提到你的品牌名,这是最基础的一层。
AI 有没有把你的官网或资料当成依据列出来,代表被信任。
有没有被放进推荐清单、排在第几位,直接决定客户先看到谁。
AI 提起你时是夸还是踩,一句负面可能抵掉十次推荐。
不是换个关键词表就能解决。模型在回答前先检索一批资料,然后挑出「能直接回答问题」的段落摘进答案。所以真正起作用的是三件很具体的事,按顺序做,前一件没做好,后两件白做。
robots.txt 里一条 Disallow: /,或者整站靠 JS 渲染,AI 抓回来就是一张空页。这一层最容易被忽略,也最容易修。
今天能做:用免费爬虫工具跑一遍,看 6 种 AI 爬虫里有几种被挡住。
模型偏爱能整段搬走的文字:第一句就给答案、有具体数字、有小标题分段。写成抒情开头的长文,通常一个字都进不了答案。
今天能做:把客户最常问的那个问题单独写一段,200 字内,首句即答案。
AI 的引用有八成来自站外——媒体、社区、问答、行业站。只改官网天花板很低,同一组事实必须在所有平台说法一致。
今天能做:把价格、地址、营业时间对齐一遍,别让 AI 抓到三个互相矛盾的版本。
反过来,有一类做法是负收益:标题堆关键词、每段硬塞品牌名。这类内容在 AI 答案里的出现率反而更低,因为它不再像一段「能直接回答问题的文字」。
那三件事该按什么比例投?我们给一个不讨喜的答案
市面上流行「70% 投自有阵地、30% 投第三方」。对已经有稳定内容产能的品牌,这个比例讲得通。但大多数中小企业的真实情况是:自有这一层还没做完——官网 AI 爬不到、产品页写不成段、连价格地址在三个平台上都对不齐。这时候把三成预算撒到第三方,等于往漏水的桶里加水。所以我们的建议是 100/0:先把自有层做到能爬、能摘、能引,第三方投放先记 0,验收过了再谈分配。
最近半年不少视频在讲:GEO 是「地基」,AAO 是「引擎」,地基该升级成引擎了。听着像 GEO 过时了。其实这两件事不在同一个楼层——GEO 管的是「AI 知不知道你、信不信你」,AAO 管的是「AI 能不能替你办事」。前者是后者的前提,不是被后者替代。
让 AI 替你办事,前提是它能把「你」和「这件事」对上号。它认不出的公司,连候选名单都进不去,更谈不上被派单。
官网、媒体、社区、点评,说法对不对得上。这套资料不会因为多了个新名词就换掉——换成谁来读,读的都是同一批东西。
客户不再自己比价、只看 AI 给的那一个名字时,被提到就是唯一入口。环节越自动,那个入口越贵。
一句实话:现在真正能自己下单的场景还很少,主要是订票、订酒店这类标准化服务。绝大多数行业还停在「AI 推荐给你,你自己去联系」。在这一阶段砍掉 GEO,等于在 AI 还得靠资料判断你的时候,先把自己从资料里删掉。
不是举例,是刚跑出来的。2026 年 10 月 28 日,我们用一个贵阳酸汤鱼小馆的名字(溪山小馆,演示用名),向豆包、DeepSeek、Kimi 各问了 3 个问题,拿到 9 条真实回答。下面这段是豆包的原话,一个字没改。
同一个店,不同 AI 会写成不同名字(「亮欢寨」在这 9 条里出现了三种写法),所以这里按原样统计。真正重要的是最后那个红色的:你的名字出现了几次。

但它指的方向,正好是这份报告在测的东西:去哪查(渠道)、引用了谁(引用)、最后推了谁(推荐)。所以不管成交那一环将来怎么变,你现在把这三层补上都不会白做。
不同 AI 的口味完全不同:豆包偏今日头条与地方政府/媒体网站,文心爱百家号,Kimi 爱长文报告,DeepSeek 爱知乎、CSDN。同一个品牌常常「渠道偏科」——在一个 AI 上被疯狂推荐,在另一个上查无此人。我们实测过的一个贵州餐饮品牌就是这样:Kimi 4 条回答全部提到它、还排第 1;DeepSeek 和豆包 4 条回答一条没提。
↑ 报告里的「渠道偏科行动清单」,按引擎给到具体动作。
积分用于平台内的检测与采样消耗。先跑一轮体检,再决定要不要长期监测。
适合个人或小品牌先跑一轮,看清当前处境。
适合持续监测 1–2 个品牌,含多次复检,能看趋势。
适合多品牌或代理机构,批量管理最划算。
团队账号、私有化报告、定期自动监测,可单独报价。
积分仅用于平台内检测与采样消耗,不兑换现金。想先看清自己,可以先跑一次免费体检 —— 免费体检 →
GEO 是让 AI 在回答用户问题时提及、引用、推荐你的品牌;SEO 是让搜索结果里出现你。AI 答案正在成为新的门面,两者都要做但方法不同。
当前接入并真实调用 DeepSeek、Kimi、豆包、文心一言、通义千问、腾讯混元。后续还会继续接入更多引擎。
当用户直接问 AI「这类产品推荐哪个」时,被点名就意味着免费曝光和信任背书,相当于 AI 帮你做了一次推荐。
充值获得积分,每次检测/采样按引擎与样本量消耗。具体扣减以平台内实时提示为准,多充多送见上方套餐。
可通过积分发起复检,手动刷新样本;企业定制支持定期自动监测节奏。
可以。报告页支持「保存为图片」(长图)和「生成分享链接」(免登录网页),方便发给客户或朋友圈。
通过各模型官方 API 采样,与各平台 App 内结果可能存在差异(行业实测 App 端与 API 端引用重合率很低)。报告会明确标注采样口径,不夸大、不保证排名。
不同 AI 偏好不同的内容来源。一个品牌可能在 Kimi 上被推荐、在豆包上查无此人。我们逐引擎给出表现与行动建议,而不是只给一个总分。
不用注册,也不用填手机号。① 网站 AI 爬虫能不能抓到你;② 你这篇内容 AI 愿不愿引用(5 维打分 + 先改哪三处);③ 全网电话、价格、地址对不对得上;④ 你的抖音口播里,AI 听不听得懂你是谁;⑤ 你一个品牌话题下的作品,整体能被 AI 读走几条。
6 种 AI 爬虫身份实抓,看 robots、JS 渲染、sitemap 有没有挡住 AI。
贴链接或正文,5 维打分:结论前置、定量数据、结构化、可理解、证据。
对比官网、公众号、抖音、点评上的电话、价格、营业时间、地址是否打架。
贴口播稿,查品牌名、城市、品类有没有在开头 15 秒内一起出现,附照着念的时间轴。
批量贴一个品牌话题下的作品文案,算出这批里 AI 能读走几条,指出最可能被引用的三条。
选你的行业,看 AI 实际在读哪些网站:该投哪、投什么、先做哪一步,哪些平台实测引用为 0。
小红书、抖音、知乎、公众号、头条各自不能碰什么:导流红线、违禁词、AI 生成内容要不要标注、违反了罚什么。
还想看完整的?给品牌做一次 AI 体检——6 个真实引擎跑你最赚钱的那几个问题,出报告:提没提你、排第几、谁被推荐。