广州天河 · AI 搜索可见度
让品牌在 AI 答案里被看见、被理解、被推荐
监测品牌在主流 AI 平台中的提及、推荐、引用与信息准确性。以基线检测为起点，持续优化内容、品牌实体与可信信源，再用同一口径复测变化。
DeepSeek
Kimi
腾讯元宝
豆包
文小言
通义千问覆盖平台持续关注中国大陆主流 AI 产品的品牌表现
为什么做 GEO
企业做 GEO，核心是让 AI 正确认识并愿意引用品牌
AI正在成为新的信息入口。企业需要同时解决“AI认不认识、说得准不准、有没有依据、愿不愿意推荐”。提升品牌认知
统一品牌、公司、产品、服务和区域事实，减少AI混淆、误认和过期描述。
抢占AI推荐入口
围绕真实高意图问题建设服务页、案例、FAQ和研究内容，提高进入候选答案的概率。
建立可追踪证据链
优化官网和第三方信源，让AI的回答更容易找到清晰、稳定、可核验的事实依据。
基线检测
先把“现在怎么样”测清楚，再讨论怎么优化
固定平台、固定问题集、统一记录口径。项目后续使用同一方法复测，避免只展示好看的单次截图。
✓ 目标平台✓ 高意图Prompt✓ 竞品对比✓ 区域与行业词✓ 引用来源✓ 阶段复测
30区域词
30全国词
40广东 / 广州词
快速生成检测规划
显问AI指标框架
把一次“出现”，拆成五个可以行动的信号
平台公开数据与固定问题集测试分开记录：引用看来源与趋势，提及、推荐和准确性看多轮回答是否稳定改善。
01 · 综合观察XIANWEN VISIBILITY INDEX
5维信号
AI综合可见度
把不同平台、不同问题和多轮测试统一到同一套记录表中，用于比较基线与复测变化。
平台公开信号引用次数 · 被引用页面 · 支撑查询 · 时间趋势
固定样本观察品牌提及 · 主动推荐 · 信息准确 · 竞品对照
建立问题集→保存原始回答→同口径复测
综合分仅用于项目内部的阶段比较，不代表任何AI平台的官方排名或权威度。
02 · 内部样本指标MENTION
AI是否明确说出品牌？
品牌提及
在固定问题集中记录品牌、产品或核心服务是否被明确提到，并与主要竞品使用同一口径比较。
- 记录平台、问题和测试轮次
- 区分品牌名、产品名与服务名
- 输出提及频次和问题分布
报告输出提及率 · 竞品份额 · 未覆盖问题
03 · 内部样本指标RECOMMEND
AI是否把品牌列入候选？
主动推荐
区分“顺带提到”和“作为建议方案推荐”，同时记录推荐理由、适用场景与竞品相对位置。
- 观察高意图与比较类问题
- 保存推荐理由和限定条件
- 核对推荐依据是否充分
报告输出推荐率 · 推荐理由 · 候选对照
04 · 平台可验证信号CITATION
回答引用了哪些来源？
引用证据
记录官网或第三方页面是否成为答案来源，并观察被引用页面、支撑查询与引用趋势。
- 统计引用次数与具体URL
- 整理被引用页面和主题
- 引用不等同于排名或权威度
报告输出引用量 · 引用页 · 支撑查询
05 · 事实核验指标ACCURACY
关于企业的信息是否准确？
信息准确
把回答与官网、资质和企业确认事实逐项比对，定位错误、过期信息和缺少依据的描述。
- 核对主体、区域、产品与服务
- 标记错误事实和风险等级
- 形成内容修正优先级
报告输出准确率 · 错误清单 · 修正建议
执行方法
6阶段GEO执行闭环
需求分析
平台、区域、行业、竞品、周期。
基线检测
统一问题集与数据口径。
实体治理
统一品牌与关键事实。
内容工程
服务页、案例、FAQ、研究内容。
信源建设
官网与第三方来源协同。
阶段复测
同口径观察改善并迭代。
代表案例
案例半公开展示，保护客户隐私
以下为脱敏后的代表性场景，用于说明问题类型、执行方法与服务周期。广州天河企业服务 SaaS
AI VISIBILITY
核心服务词被竞品长期占位
品牌被提及，但高意图问题主动推荐不足。
- FAQ与案例重构
- 行业信源补齐
- 竞品问题集复测
广州天河软件开发
ENTITY
AI对公司能力描述过于泛化
产品、技术和服务场景关系不够清晰。
- 产品知识结构
- 官网语义优化
- 品牌事实统一
广州天河知识产权
LOCAL GEO
本地服务优势没有被AI说出来
区域、高频业务与专业能力信息分散。
- 广州/天河实体强化
- 业务问答矩阵
- 可信来源整理
广州天河教育科技
CITATION
有提及但引用来源不足
AI能说到品牌，但证据链不稳定。
- 权威内容整理
- 结构化服务信息
- 引用率复测
说明：以上为脱敏案例结构展示；真实项目结果仅在获得客户授权和有可核验记录时披露。
我们是谁 · XIANWEN AI
立足广州天河，把品牌变成 AI 能理解的清晰事实
显问AI由广州显问网络科技有限公司运营，专注GEO与AI搜索可见度。我们从真实业务问题出发，把诊断、内容、品牌实体与复测组织成一套长期可执行的工作。
01先诊断
确认平台、问题集、竞品与当前基线。
02再建设
梳理内容、实体与可信来源。
03持续执行
围绕真实业务问题稳定迭代。
04同口径复测
让每次改善都有可比较的记录。
START WITH A CLEAR BASELINE
先看清品牌在 AI 里的位置，再决定下一步投入
只需准备企业名称、官网、主营业务、重点区域和 1–3 个竞品。显问AI会据此规划平台、问题集、指标口径和复测路径。