01 / 适用场景
公开资料不少，
客户的问题却没有被说清。
制造业、工业品与TOB企业
把参数、应用场景、资质和交付边界整理成可核验的采购依据。
企业服务类业务
让客户能理解服务方法、适用条件与合作范围。
有品牌信息梳理需求的业务
统一官网与其他公开渠道的表述，建立持续更新的工作方式。
以上为适用场景，不是已交付客户案例。
- 官网有公司介绍，却缺少客户采购问题的回答。
- 产品参数、适用场景、资质与案例分散在不同资料中。
- 不同公开渠道的品牌信息不一致。
- 不清楚品牌在AI回答中如何出现、信息是否准确。
- 希望建立持续更新与复测的内容工作方式。
02 / 服务与交付
从问题清单，走到优化任务。
建立诊断基线 → 补齐内容证据 → 同口径复测
- 01
整理客户决策问题
结合客户角色、采购阶段和业务场景整理问题，区分产品选型、供应商比较与品牌核验。
问题清单 - 02
确定平台与采样范围
共同确认平台、网页端或API、采样次数和观察周期，先固定口径，再开展工作。
采样范围与指标说明 - 03
记录回答与引用来源
保留原始回答、品牌提及、推荐语境与引用链接，异常或失败样本单独归档。
采样记录与来源清单 - 04
梳理公开信息与缺口
盘点官网、产品参数、资质和公开案例，找出信息冲突、证据缺失及采购问题的回答空白。
内容问题清单 - 05
形成内容与页面任务
按影响、成本和资料成熟度，提出官网、产品资料与问答内容的优化建议及验收要点。
优化建议与任务清单 - 06
按约定口径复测
沿用同一问题集与采样口径，记录内容修改、回答变化和平台波动，为后续判断保留依据。
复测记录
具体平台、数量、周期、费用，以及内容修改和复测的工作范围，在合作前确认。
03 / 示例诊断
一个指标，把计算过程说清楚。
完全模拟示例仅用于说明报告结构，不代表真实客户结果。
- 问题数量
- 20个
- 平台数量
- 3个
- 每平台、每问题采样
- 1次
计划回答：20 × 3 × 1 ＝ 60条
示例设定：有效回答 60条，其中 18条提及品牌。
品牌提及率
每个方格代表1条模拟有效回答。
被提及，不等于被推荐，也不等于被引用。
这里未进行真实平台采样，不对应客户、采样日期或平台运行状态。
04 / 方法与口径
先约定怎么观察，
再讨论看到了什么。
回答中出现品牌
出现可识别的品牌名称，可能是中性罗列，也可能是负面描述，不等同于正面推荐。
回答表达选择建议
需要结合问题和上下文人工判断是否明确建议选择该品牌。仅出现名称不能直接计作推荐。
回答给出可核验来源
记录实际引用链接及其支持的内容，区分企业官网与第三方来源。引用与推荐分别判断。
- 问题数与回答数
- 一个问题在不同平台、不同轮次会产生多条回答。问题数量与回答样本量分别记录，不能互作分母。
- 有效与异常样本
- 事先约定有效标准：请求完成、回答可读取且对应测试问题。符合标准但未提及品牌的回答仍计入分母；超时、拒答、空白和平台异常单列原因，不混入有效样本。
- 点名与不点名品牌
- “某品牌怎么样”用于核验已知品牌信息；“有哪些合适的供应商”用于观察未提示品牌时的出现情况。两类问题分组统计。
- 平台与采样方式
- 记录平台、可见的模型或产品版本、搜索开关和会话条件。网页端与API分别标记和统计，不能未经说明直接合并。
- 观察周期与重复采样
- 事先确定采样窗口、轮次与间隔，记录每次采样时间和有效样本数。单次回答不代表稳定排名。
- 复测与变化解释
- 尽量保持问题、平台、采样方式和统计口径一致；变化时明确标注。前后变化不自动证明由某次内容修改造成。
05 / 服务边界
把能做的事，和结果边界说在前面。
- 不保证平台结果不保证任何平台收录、排名、推荐或引用，也不承诺固定的品牌提及率、流量或成交结果。
- AI回答需要核实不把AI输出直接当作企业事实；资质、参数、案例及其他重要品牌信息和对外内容需要人工核对。
- 合作范围事先确认围绕约定的问题、平台和公开资料开展工作。资料整理、页面修改与复测的具体责任和交付范围在合作前确认。
06 / 公开资料
方法有出处，判断有边界。
研究结论不是本服务的效果保证；资料引用不代表官方合作关系。
07 / 联系沟通
先聊清楚，
你的品牌需要回答哪些问题。
通过微信或现有联系渠道，告诉我们你的品牌、官网和重点关注的平台。先确认诊断范围，再决定是否进入正式项目。
添加时请备注：GEO诊断 + 企业名称
电话联系：17712904026企业增长诊断关注定位、获客、销售、客户管理与AI应用；GEO咨询关注品牌信息及AI回答。
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