DIAGNOSE
AI 可见度与答案审计
围绕真实问题集建立基线，记录品牌是否出现、如何被描述、引用了哪些来源，以及答案存在什么事实偏差。
会做什么
- 定义与业务目标对应的问题集和意图层级
- 在约定的答案引擎与时间窗口中采样
- 记录品牌提及、竞争实体、引用域和答案准确度
- 区分内容缺口、实体冲突与技术可访问性问题
02 / SERVICES
SCOPE OF WORK
清楚的范围，具体的交付。
GEO 不是给现有 SEO 换一个名字。每项服务都围绕模型理解、答案选择和事实引用设计，并保留可复核的研究过程。
BUILD
答案资产与内容架构
把分散在页面、文档和团队经验中的事实，整理成可验证、可抽取并能回答具体问题的内容单元。
会做什么
- 把问题集映射到现有页面和证据来源
- 设计定义、比较、流程、限制和案例等答案单元
- 重写模糊表述，补充来源、时间和责任主体
- 规划页面关系、内部链接和内容更新机制
CLARIFY
品牌实体与事实一致性
检查品牌名称、业务范围、产品关系、人员和公开事实在网站及外部来源中的一致程度，减少机器理解冲突。
会做什么
- 整理品牌、产品、组织与关键概念之间的关系
- 核对官网、资料页和可信外部来源中的事实差异
- 提出结构化数据、页面主体和描述修正建议
- 建立需要持续维护的事实字段和责任人
MEASURE
生成式搜索持续监测
用固定问题、固定记录方式和明确观察窗口跟踪变化，不把一次性截图当成长期结论。
会做什么
- 建立可重复的问题样本与版本记录
- 跟踪提及、答案角度、引用域和事实错误
- 记录页面变更与答案变化之间的时间关系
- 按月复盘新增问题、异常与下一轮实验
BOUNDARIES
我不把这些工作包装成 GEO。
- 批量生成没有事实来源的文章
- 承诺特定模型一定引用某个品牌
- 购买虚构评论、引用或媒体背书
- 只交付分数，不解释判断依据