Visibility Monitoring
用真实用户问题监测国内大模型回答，不携带企业资料、官网、竞品或知识元，避免诱导模型提到企业，尽量还原客户真实搜索场景。
适合想知道AI是否推荐自己、是否推荐竞品、客户搜索时能否看到企业的中国大陆企业。
发现品牌曝光缺失、竞品频繁出现、推荐理由不清、引用来源不足和AI回答误解。
AI搜索曝光诊断报告、模型回答记录、竞品推荐对比、引用来源分析和下一步监测建议。
监测内容
围绕行业、产品、场景、地区、采购和对比生成AI搜索问题。
记录 DeepSeek、豆包、通义千问等模型的自然回答。
判断企业是否被提及、推荐位置和推荐语境。
分析竞品出现频次、推荐理由和证据来源。
在完整GEO中的作用
监测用于建立AI认知基线。答案图谱会进一步统一企业事实，建设知识元与官网源头，生产并发布高质量内容和第三方媒体，补充权威证据，再通过持续复测验证变化。
FAQ
因为真实客户提问时通常不会把企业资料发给AI。只发送用户问题，可以减少诱导模型提到企业的风险，更接近真实AI搜索场景。
体验版最多选择2个模型，用于快速判断企业当前AI曝光和认知情况。完整服务可以根据客户阶段和后台配置使用更多监测能力。
主要看品牌是否被提及、是否被推荐、推荐位置、竞品出现频次、推荐理由、回答倾向和可能引用的公开来源。
不同模型的数据来源、更新时间、联网能力和回答策略不同，所以DeepSeek、豆包、通义千问等模型可能给出不同推荐结果。
可以作为起点，但不能停在报告和建议。完整GEO还需要把结果转成企业价值、知识元、官网源头、内容与媒体发布、第三方验证和持续复测任务。
不是。自研系统负责问题管理、回答监测和证据留存；答案图谱的服务还包括企业定位、源头建设、高质量第三方媒体发稿、自媒体矩阵、权威证据建设与持续优化。
用不携带企业资料的真实客户问题，在多个模型中测试品牌、品类、场景、地区和竞品问题，记录AI是否认识、提及、候选、推荐、引用，以及描述是否准确。
常见原因包括公开资料太少、品牌与业务关联弱、官网难以访问或理解、缺少场景案例和第三方来源，以及客户真实问法没有被覆盖。
可能来自公开资料过时、不同平台说法冲突、同名实体混淆、页面缺少清晰主体与时间信息，或模型在当前问题下生成了不准确内容。
应包含问题库与测试条件、模型原始回答、认识与提及情况、候选和推荐、竞品对比、引用来源、错误认知、知识元与证据缺口，以及可执行的GEO任务。
基线能证明优化前AI如何回答，避免盲目写内容，也让官网、媒体和证据建设之后的变化可以在相同问题和模型条件下复测。