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附录 G GEO 诊断：让 AI 正确认识你
一套让 AI 正确认识你的 GEO 诊断（生成式引擎优化）：先搞清楚，用户不再翻链接、直接问 AI 时——回答里有没有你、说得准不准、推不推荐你，再顺着诊断报告一步步补齐主页、账号矩阵和可信来源；而不是还没看清自己在 AI 眼里长什么样，就急着批量买内容、铺渠道、刷曝光。
从 SEO 到 GEO：用户开始直接问 AI 了
先把名词说清楚。GEO 是 Generative Engine Optimization，中文常叫生成式引擎优化——说人话，就是"让 AI 正确认识你，并在该提到你的时候提到你"。
过去做品牌、做个人影响力，大家盯的是 SEO：用户在搜索引擎里搜一个关键词，你的官网、文章、报道能不能排到前面。但现在越来越多的人，已经不搜链接了，而是直接问元宝、DeepSeek、豆包、Kimi 这类 AI："做 AI 获客的教练有谁靠谱""哪个产品适合我""这个人 / 这家公司靠不靠谱"。
问题就此变了。不再是"你在搜索结果里排第几"，而是——AI 那段回答里，有没有你、把你说得准不准、会不会顺手把你推荐出去。这三件事，就是 GEO 诊断要替你看清的东西。
GEO 诊断到底解决什么问题
GEO 诊断不是玄学，它把"AI 眼里的你"拆成五件具体的事，一件件看清楚：
| 维度 | 要看什么 | 例子（换到你身上） |
|---|---|---|
| 可见度 | AI 回答里到底提没提到你 | 用户问"做 AI 获客的教练有谁"，AI 那段回答里有没有你的名字。 |
| 准确性 | AI 提到你时，说得对不对 | AI 把你记成"做短视频剪辑的"，把你的真实定位、代表作、服务对象说串了。 |
| 竞争位 | 同一个问题下，AI 把推荐位给了谁 | 同一句提问，AI 推荐了另外三个同行，唯独没你。 |
| 信任源 | AI 有没有可信资料来支撑它的回答 | 你的公众号、小红书、视频号、代表作、学员评价，能不能拼成一条可信证据链。 |
| 行动点 | 诊断完，先改哪里 | 先补主页定位、统一各平台自我介绍、补一篇代表作、处理一条过期信息。 |
先选对专家：品牌 GEO 诊断专家
你不需要从零去研究 GEO。专家市场里有一个封装好的「品牌 GEO 诊断专家」，一整套流程都替你串好了：从品牌输入、问题集设计、平台测试，到可见度、基建、竞品、舆情、路线图输出。你要做的，是把对的材料喂给它。
输入该给它什么材料
诊断准不准，一半取决于你给的输入全不全。下面这张表把最该给的五类材料列出来，并说清各自为什么需要——例子直接换到创始人 IP 和中小企业身上：
| 输入项 | 为什么需要 | 换到创始人 IP / 中小企业 |
|---|---|---|
| 官网 / 产品页 | 品牌事实的第一信源 | 创始人 IP 就是你的个人主页、落地页、课程详情页；企业就是官网和产品页。 |
| 项目地址 / 代表作 | 证明你真做过、能力边界在哪 | 创始人 IP 就是代表作的固定地址：一篇爆款、一门课的介绍页、一个作品集。 |
| 官方账号 | 让 AI 认得出哪些是你权威发布的渠道 | 公众号、知乎、小红书、视频号、B 站——你日常发内容的地方。 |
| 目标用户 | 问题集要从真实用户意图出发 | 你想服务谁：创始人 IP、中小企业主、某个行业的从业者。 |
| 竞品 / 同行名单 | 判断语义推荐位被谁占了 | 2–5 个做同一件事的人 / 产品，也就是你的同行。 |
适合这套诊断适合谁用
- 产品团队：想知道产品在 AI 搜索里的可见度、竞品压力和内容短板。
- 企业品牌：想知道公司有没有被 AI 准确识别，官网和媒体资料够不够可信。
- 个人 IP / 创始人：想知道自己的名字、账号、代表作，AI 能不能正确召回。
- 市场 / 增长团队：想把"发内容"变成有目标、有复测、有证据的 GEO 计划。
GEO 诊断怎么走：从确认资料到出路线图
整个诊断不是"扔个网址进去就出分"，而是一条能被你随时叫停、确认的流程。先看全貌：
对照每一步：AI 做什么、你确认什么
| 步骤 | 诊断专家做什么 | 你要确认什么 |
|---|---|---|
| 1 | 读取你的主页、代表作和公开资料 | 哪些是官方事实，哪些只是参考 |
| 2 | 生成一组用户真实会问的问题，不只是测你的名字 | 这些问题是不是真的来自你的目标用户 |
| 3 | 在多个 AI 平台 / 搜索场景里测你被提及的情况 | 测哪些平台、采样几次、是否登录、测试日期 |
| 4 | 分析 AIVO、用户画像、竞品、基建、舆情、收录 | 每个分数能不能追溯到样本和证据 |
| 5 | 输出报告和优化路线图 | 哪些行动先做，哪些结论要人工复核 |
示例提示词示例：创始人 IP 给自己做诊断
召唤"品牌 GEO 诊断专家"，帮我诊断我这个个人 IP 的 GEO 情况。 姓名 / 昵称：____（我做的方向是 AI 商业变现 / 创始人 IP 获客）。 官方资料：个人主页、公众号 / 小红书 / 视频号账号、我的代表作品链接。 目标用户：想用 AI 做获客变现的创始人和中小企业主。 目标问题：用户问"做 AI 获客的教练有谁""创始人 IP 怎么用 AI 变现"这类问题时，我希望被正确提到。 已知同行：请先根据用户问题自动识别，再让我确认。 请先输出测试问题集、测试平台、采样次数、评分口径和局限，等我确认后再执行。 最终输出：诊断概览、AIVO 评分、用户画像、搜索可见性、基建评估、同行对比、收录效果、舆情分析和优化路线图。 无法重复验证的结果标为"样本观察"，不要写成绝对事实。
诊断报告的 8 个模块，逐个看懂
一份 GEO 诊断报告，不是甩给你一个分数，而是分成 8 块，把"AI 眼里的你"从不同角度拆开。下面逐个讲，你自己看报告时就知道每一块在说什么、该盯哪里。
模块①诊断概览与风险提示
概览的作用，是先给你一个全局判断：当前整体表现如何、最主要的风险是什么、哪些问题该立刻处理。它不该只丢一个分数，而要说清这个分数是从哪儿来的。
| 概览里要看 | 为什么重要 | 怎么复核 |
|---|---|---|
| 综合评分 | 快速判断当前 GEO 的底子 | 确认评分口径和测试样本，别把一次分数当永久结论。 |
| 关键发现 | 找到最拖后腿的短板 | 每条发现都要能回到具体平台、具体问题、具体回答。 |
| 风险提示 | 提前发现会影响推荐的负面因素 | 分清是事实风险、内容缺口，还是模型误解。 |
举个例子：如果你的服务有明确边界（比如只做某一类客户、某一个平台），而你的主页和公开资料没把这一点讲清楚，AI 在推荐时就可能自己脑补一句限制，甚至干脆把你排除在一部分用户的需求之外。
模块②AIVO 四维评分：看清短板在哪
这一块把 GEO 拆成四个维度：AI 搜索可见度、基建完善度、竞品对比优势、舆情健康度。重点不是记住四个名词，而是理解这个框架怎么帮你定位问题——下面这张表讲的是每个维度衡量什么、低分时先做什么：
| 维度 | 它衡量什么 | 低分时先做什么 |
|---|---|---|
| AI 搜索可见度 | 用户问相关问题时，你被提及的比例和位置 | 补上用户问题对应的内容页、对比页、场景页。 |
| 基建完善度 | 官网 / 主页、账号矩阵、技术文档、权威来源是否完整 | 修正事实、统一名称和定位、补结构化介绍。 |
| 竞品对比优势 | 同一句提问下，AI 更容易推荐谁 | 写清你的差异化、适用边界，以及和同行的取舍。 |
| 舆情健康度 | 外部评价、负面、过期信息对推荐的影响 | 处理真实问题，补官方澄清和可信第三方证据。 |
这套四维拆法，比一个笼统的总分有用得多——它能告诉你，到底是"没人提你"、"有人提你但说不准"，还是"同行的资料比你更硬"。工具方公开的演示案例里就出现过这种情况：一个产品本身有差异化，综合得分却偏低，拆开一看不是产品不行，而是 AI 搜索可见度和竞品对比优势两项被拖低了。放到创始人 IP 身上是同一个道理——你可能很有料，但 AI 提不到你、说不准你，分自然就低。
— 这里特意不写具体分数：分数只对"当次样本"有意义，你的分要用你自己的资料、在当下的平台上现测，别拿别人演示案例的数字往自己身上套。
模块③用户画像：用户真实怎么问，不是你想讲什么
很多人做内容，只写自己想表达的卖点。但 GEO 更关心的是用户真实会怎么问。用户常常关心的是"场景"和"任务"——比如"我想用 AI 搭一套私域获客系统，找谁能带"——而不一定知道你叫什么名字。这一块就是帮你看清：真实用户是带着什么问题来的，和你现在讲的东西对不对得上。
模块④搜索可见性：提及率就是新的排名
传统搜索里，用户至少还能看到一整页链接；AI 搜索里，用户往往只看一段回答。所以你有没有被提及、在什么位置被提及、有没有被当成推荐项，就成了新的"搜索排名"。可见性这一块，量的就是这件事。
模块⑤数字基建：先让 AI 有可信资料可读
GEO 不是只靠"发声量"。生成式 AI 需要可引用、可验证、能相互印证的可信来源。这一块通常拆成三类看：官网 / 主页评估（你的门面事实清不清楚）、自媒体矩阵（公众号、小红书、视频号、知乎的信息一不一致）、权威背书（媒体报道、合作方、学员案例、行业评价）。三样凑齐，AI 才有底气把你说准、说好。
模块⑥竞品分析：争的是语义心智份额
GEO 里的竞品分析，不是简单列一遍市场上的同行，而是看同一条用户问题下，AI 把推荐位给了谁。你和同行争的，不再是网页排名，而是"语义心智份额"——用户问一个问题，AI 脑子里第一个蹦出来的是谁。
模块⑦收录效果：最终看 AI 回答里有没有你
收录效果是 GEO 的结果指标——前面的官网、内容矩阵、舆情、竞品，最后都要落到一句话：AI 回答里到底有没有你。这里最容易犯的错，是只测品牌名。你的名字能被搜到，不代表用户问"场景问题"时会出现你。正确做法是把问题分层：
- 品牌名问题：你 / 你的品牌是谁，做什么方向，有没有代表作。
- 品类问题：做 AI 获客 / 创始人 IP 变现的教练有哪些，怎么挑。
- 场景问题：我想用 AI 搭一套私域获客系统，有谁能带、有什么产品能解决。
- 对比问题：A 和 B 有什么区别，哪个更适合我这种情况。
模块⑧舆情分析：负面和过期信息怎么处理
舆情这一块，不是让你去压评论，而是分清不同类型的声音、各自用不同方式处理：
| 舆情类型 | 怎么处理 | 注意 |
|---|---|---|
| 真实问题 | 先把问题 / 产品修好，再公开说明修复进展 | 别只做内容压制。 |
| 过期信息 | 在官网和权威渠道更新成最新事实 | 让新资料能被 AI 明确识别到。 |
| 误解 / 谣言 | 用 FAQ、澄清文、第三方证据纠偏 | 别情绪化回应。 |
| 同行对比劣势 | 讲清适用边界和差异化场景 | 别把所有对比都写成"我最好"。 |
个人 IP 也能做 GEO 诊断（对创始人尤其重要）
GEO 不只是产品和企业的事。对创始人 IP 来说，它可能更要命——因为你卖的就是"你这个人"。AI 认不认得出你、怎么描述你，直接影响别人第一次听说你时，要不要信你、要不要找你。
但个人 IP 做 GEO，有几件事和企业不太一样，得额外盯：
- 身份消歧：同名的人很多，一定要给出所在地、职业、公司 / 组织、代表作品、官方账号，别让 AI 把你和另一个同名的人搞混。
- 平台分散：你的公众号、知乎、小红书、视频号、B 站，信息可能对不上——这种不一致会把 AI 带偏。
- 代表作品：AI 得知道你最重要的作品、观点和标签是什么，否则它只能含糊带过你。
- 内容定位：个人 IP 不只是求"被搜到"，更要看 AI 到底怎么描述你——是被说成"AI 商业变现行家"，还是被含糊归成一个"讲 AI 的博主"。
示例提示词示例：给自己这个 IP 做诊断
召唤"品牌 GEO 诊断专家"，帮我诊断个人 IP 的 GEO 情况。 姓名 / 昵称：____。 身份消歧：所在地、职业、公司或组织、代表作品、官方账号（避免和同名的人混淆）。 目标问题：用户问哪些主题时，我希望被 AI 正确提到？ 请测试品牌名问题、领域问题、作品问题和对比问题。 输出：可见度、身份准确性、代表作品识别、同名混淆风险、内容缺口和 30 天优化建议。 无法重复验证的结果标为"样本观察"，不要写成绝对事实。
企业品牌诊断：别为了 GEO 而 GEO
企业做 GEO 最容易走偏：还没诊断，就先批量买内容、铺渠道、刷曝光。顺序反了。真正该先做的，是搞清楚品牌在 AI 眼里到底什么样——有没有被提到、有没有被误解、风险在哪、同行为什么更容易被推荐。
检查企业品牌重点检查表
| 检查项 | 关键问题 | 常见行动 |
|---|---|---|
| 品牌基础事实 | 公司是谁、做什么、服务谁、核心优势是什么 | 统一官网、百科、媒体稿、产品页的说法。 |
| 业务场景 | 用户问哪些业务问题时，应该出现你 | 补场景页、解决方案页、行业案例。 |
| 可信背书 | 有没有客户案例、媒体报道、行业评价 | 建一套可被引用的公开资料矩阵。 |
| 负面与风险 | AI 会不会提到负面、过期或错误信息 | 处理真实问题，发事实澄清和更新说明。 |
从诊断到行动：30 / 60 / 90 天路线图
一份 GEO 报告如果不能变成行动，就只是一个漂亮的仪表盘。诊断完，真正值钱的是这张按阶段推进的路线图——每一步都配一个"怎么复测"，让你知道有没有真的改善，而不是自我感觉良好：
| 阶段 | 优先行动 | 怎么复测 |
|---|---|---|
| 30 天 | 修正官网 / 主页、代表作介绍、各账号里的名称、定位、能力边界和过期信息 | 重测品牌名问题和核心场景问题，看回答准不准。 |
| 60 天 | 补上用户真实会问的场景页、对比页、案例页和 FAQ | 重测品类问题和场景问题，看提及率有没有变化。 |
| 90 天 | 建外部可信来源：媒体报道、客户 / 学员案例、社区讨论、行业观点 | 检查引用来源够不够多样、竞品推荐位和舆情风险有没有变化。 |
完成检查
- 想清楚了 GEO 要看的三件事：AI 回答里有没有你、说得准不准、推不推荐你；
- 给诊断专家备齐了输入：主页 / 官网、账号矩阵、代表作、目标用户、同行名单；
- 建的是用户真实会问的问题集，不是只测自己的名字；
- 看 AIVO 四维评分时，盯的是"框架和短板在哪"，没拿别人演示案例的分数往自己身上套；
- 报告 8 个模块都能对上（概览 / AIVO / 画像 / 可见性 / 基建 / 竞品 / 收录 / 舆情）；
- 出了 30 / 60 / 90 天路线图，每一步都配了复测方式，没停在"漂亮仪表盘"。