让 AI 在回答问题时，
提到你。
用户在 AI 里问「哪个牌子好」时，答案通常只列几个品牌。GEO 做的，是让品牌进入这份名单，并且被说对。
AI 答案里没有你。
用户问品类问题，推荐里只有竞品。不是产品不好，是 AI 没有找到足够的理由提到你。
AI 说错了你。
价格、产地、产品线，不同平台的回答互相矛盾。用户看到的，是一个不确定的品牌。
你不知道差在哪。
没有固定问题集，也没有可对比的记录。每次问 AI，答案都不一样，无法判断做得好不好。
是让事实被 AI 采信。
AI 会读 10–20 篇信源，再组织答案。事实是否一致、信源是否可信、内容是否易读，决定它会不会提到你。
官网、旗舰店、产品资料的参数与口径统一。
权威媒体、行业垂直媒体、专业内容进入 AI 的检索范围。
内容有清晰的问题、结论与证据，方便模型提取。
诊断洞察
先建立事实库：把官网、旗舰店、产品资料里的参数、价格、产地、卖点逐条对齐，标出冲突。再建立问题库：按人群、场景、竞品对比、价格四类拆问题。
输出一份现状记录：品牌在四个平台上，哪些问题会出现、排在第几、引用了谁。
内容生产
按问题写答案型内容：一个问题一篇，结论先行，给证据。每篇内容按 17 项指标评分，包括核心价值、逻辑、数据权威性、模型友好度与用户适用性。
人工审核贯穿选题、大纲、成稿三个环节，避免事实错误与夸张表述。
媒体分发
按信源类型分层发布：官网与官号建立第一方事实；权威媒体建立背书；垂直媒体进入行业检索；社媒与 UGC 提供真实反馈。
不同平台采信的媒体不同。发布前先看平台偏好，再决定信源组合。
监测追踪
固定问题集、固定平台、固定采样周期。按周记录每个问题的回答，统计品牌出现率、首推率、前三率，以及回答引用的信源。
同一问题多次采样，取比例，不取最好的一次。
策略复盘
每月出一份复盘：哪些问题进了前三，哪些没进，原因是什么；下个月补哪些内容、换哪些信源。
季度看一次结构变化：平台算法、竞品动作、品类词迁移。
事实库
一套对外唯一的事实与口径，覆盖产品、价格、产地、卖点。
问题库
按人群、场景、竞品、价格拆分的固定问题集，可重复测量。
内容与信源
按问题生产的内容，分层发布到官网、媒体与社媒。
监测报告
按周记录，按月汇总。每个数字都能回到问题与原始回答。
诊断
约 2 周
事实库、问题库、现状记录。先看清品牌在 AI 里的位置，再决定做多少。
建设
约 3 个月
内容生产、分层分发、按周监测。每月复盘一次，调整内容与信源。
持续
按月
AI 的回答会变。持续监测、持续补内容，才能保持位置。
具体周期与报价按品牌现状评估。先做诊断，再定范围。
GEO 和 SEO 有什么区别？
多久能看到变化？
怎么证明有效？
需要品牌方配合什么？
哪些平台？
案例为什么匿名？
先看清现状，
再决定怎么做。
留下品牌与联系方式。我们会用固定问题集，在四个平台上做一次现状记录。