01
GEO 诊断
确认品牌当前在 AI 搜索中的真实位置，找出影响推荐的关键短板。
诊断报告 / 优先级问题清单 / 30 天路线图
Service System
从一次 GEO 诊断，到一套可持续增长系统
即动 GEO 把生成式搜索优化拆成四条可执行工作线：先诊断真实可见性，再建设答案资产，随后补强可信信源，最后用监测复盘持续迭代。
4
服务模块
4周
首轮闭环
10+
诊断维度
Delivery Path
四段式服务路径
路径不是孤立服务包，而是一条从发现问题到持续增长的闭环。每一步都能独立交付，也能组合成完整项目。
02
AI 内容建设
围绕用户高价值问题，建设可验证、可引用、可持续更新的答案资产。
问题矩阵 / 内容地图 / 标准答案包
03
可信源分发
把品牌信息扩展到可信来源网络，提升模型验证与引用成功率。
信源策略 / 口径统一 / 分发节奏
04
数据监测
持续跟踪模型提及、回答质量和优化动作效果，让 GEO 可复盘。
监测看板 / 周期复盘 / 下一步建议
服务明细
服务模块解决的问题核心方法交付内容预期结果
GEO 诊断
解决的问题
不知道品牌为什么没有被 AI 推荐，也不知道优先改哪里。
核心方法
- 多模型品牌词、品类词、场景词实测
- 官网语义结构与实体一致性检查
- 竞品答案占位与证据链对比
交付内容
- 《品牌 GEO 诊断报告》
- 高/中/低优先级优化清单
- 30 天行动路线图
预期结果
快速看清现状，减少试错，把资源投到最可能见效的环节。
AI 内容建设
解决的问题
内容只适合人阅读，但缺少被 AI 理解、验证、引用的结构。
核心方法
- 搭建用户问题矩阵
- 重写标准答案与事实依据
- 建设案例、FAQ、专题页协同内容
交付内容
- 行业问题库
- 高价值问答内容包
- 内容质检与更新 SOP
预期结果
让品牌内容更容易进入 AI 答案池，提高被采纳和被推荐的概率。
可信源分发
解决的问题
品牌信息只存在于官网，缺少第三方可信来源支撑。
核心方法
- 制定官方、媒体、平台分层信源策略
- 统一跨平台品牌口径
- 补充来源声明、更新时间和案例证据
交付内容
- 可信源分发清单
- 跨平台口径规范
- 信源质量追踪报告
预期结果
提升模型验证成功率，让品牌在多个来源中保持一致、可信、可追溯。
数据监测
解决的问题
优化动作做了很多，但不知道哪一步真的影响 AI 推荐。
核心方法
- 追踪模型提及率和推荐位置
- 分析回答质量与竞品变化
- 复盘策略动作和结果关联
交付内容
- 可见性监测看板
- 月度复盘报告
- 下一周期优化计划
预期结果
让 GEO 从一次性项目变成持续增长机制，形成团队可复用的方法。
Process
4 周建立第一套 GEO 增长闭环
初期目标不是把所有内容一次性做完，而是先验证关键问题、关键内容和关键信源，再逐步规模化。
第 1 周
目标对齐与基线诊断
明确业务目标、重点模型、关键词场景和评估口径。
第 2 周
策略设计与执行
输出优先级路线，确认内容、信源、监测三条工作线。
第 3 周
执行优化与周度迭代
按周推进内容改造和信源分发，持续观察模型反馈。
第 4 周
数据复盘与规模化
复盘有效动作，沉淀模板，规划下一阶段增长节奏。
先看一眼品牌在 AI 里的真实表现
做一次诊断，就能知道 AI 如何描述你的品牌、竞品为什么被推荐，以及下一步最值得改哪里。