增长团队的 GEO
增长团队把 GEO 当作获客漏斗上游:先看高意图问题有没…

增长团队用固定问题集追踪提及率与推荐位,把 GEO 做成可复测的获客实验。 痛点先对齐,再落到可复测动作。

登录后开始
快速填入

AI 可见性监测只在问题、引擎、周期都固定时成立。同一口径才能复测。

8大可见性监测覆盖的引擎
42组可见性监测问题模板
126项可见性信号检查
3分钟跑出可见性基线

增长团队的 GEO怎么落地?

按痛点排序动作,并链到对应 GEO工具。

增长团队的 GEO · 锁定 30–50 条高意图问题角色方案

针对「只看综合分掩盖引擎盲区」:锁定 30–50 条高意图问题。完成后用同一问题集复测。

监测问题豆包DeepSeek通义
这个品类怎么选提及未出现提及
和竞品比差在哪第 4 位提及未出现
有没有替代方案未出现未出现第 2 位

AI 可见性监测该交出什么

下面是监测方法上该看到的变化类型,不是某一客户的提及率承诺。

相关工具

/tools/visibility

打开对应能力页开始。

相关学习

/learn/geo-metrics

补齐方法与口径。

免费诊断

/diagnose

先摸底再选动作。

全部方案

/solutions

返回角色与行业列表。

AI 可见性监测里,品牌的真实处境

监测结果应当接近用户看到的答案:固定问题、固定引擎、保留原始回答。接口里的另一套答案,不能拿来当可见性。

  • 分引擎提及率每个引擎、每道题是否被提及。AI 可见性监测不把它们收成一个总分。
  • 推荐位进了推荐名单排第几,没进的标成未出现。波动按题看,不按周报看。
  • 描述是否说对被看见之后,AI 是在正确介绍你,还是把你和竞品说混。
  • 竞品谁更可见同一问题集下谁被点名、靠什么内容占着推荐位。
  • 引用从哪来可见性背后是官网、测评、问答还是媒体。缺口在哪一类,下一篇就补哪一类。
  • 监测存证留下问题原文、引擎、采样时间和原始回答。可见性可以回看,不靠一张截图。

可见性缺口,写成可以发稿的成品

选题来自 AI 可见性监测里没出现的题和被挤占的推荐位。成稿带着事实表,核对通过后按渠道类型发稿。

  1. 锁定还看不见的题读取 AI 可见性监测里的空白和推荐位,决定这一篇补哪一道题。不先想题目再去凑监测。
  2. 写成可被引用的答案第一段就是选择标准。参数只来自品牌档案和监测里已经出现的引用,不编一份监测没有的第三方。
  3. 核对后按可见性发稿事实和结构过一遍。优先投监测里更常被引用的类型,发出后用同一题集复测可见性。

看清 谁被引用,才知道可见性差在哪

AI 可见性监测里的「未出现」,经常是因为答案在引别人。先拆开引用池:你和竞品各占多少、每个引擎爱从哪类站点取材、你发出去的有没有被引。

可见性落在谁身上

同一批监测问题里,你和竞品各被引多少,阵地在哪一类站点。

引擎更常引用哪类站

豆包、DeepSeek、通义、元宝的可见性,更多来自测评、问答、媒体还是官网。

引用明细对得上题

源和监测问题对得上。和上一期比,能定位到具体哪一篇改变了可见性。

发出的稿有没有被看见

自有内容被引了没有。该补、该改、该停,按篇回到 AI 可见性监测。

查看引用如何影响可见性

写完的稿,投到能被看见的渠道

AI 可见性监测先标出各引擎更常从哪类站点取材。稿件核对后按这个偏好筛选再发。发出去回传收录链接,下一轮同一题集看可见性有没有变。

  • 测评与对比对比题的可见性常从这里来
  • 问答社区补监测里还没有回答的题
  • 行业媒体有被引记录再投
  • 垂直社区按品类补可见性,不按报价
  • 案例与白皮书单一事实,方便被引用
  • 官网参数页可见性的事实底座,不是推荐理由本身

具体站点以工作台媒体库为准,渠道会按这些类型持续接入。AI 可见性监测不把渠道数量当成效果。

查看发稿后如何复测可见性

先做一次AI 可见性监测

输入品牌或官网即可。报告给分引擎提及、推荐位、没出现的题、引用类型和竞品同题,适合上线前摸底,也适合把可见性口径摆上桌。

提及
分引擎、分题,高意图题单独列
推荐位
进了名单排第几,未出现标出来
描述
说对了,还是和竞品说混
引用
可见性来自官网、测评、问答还是媒体
下一步
先补哪道没出现的题

多个品牌,各看各的可见性

每个品牌单独的问题集、竞品和证据包。AI 可见性监测可以拿去提案,但不要把几个品牌收成一个平均提及率。

多品牌可见性怎么交付

增长团队的 GEO
从监测开始

推荐工具入口:/tools/visibility

关于 AI 可见性监测

监测看什么、和 SEO 有何不同、免费诊断会不会改网站。