用户不再翻十个搜索结果页，他们直接问 AI。金豆 GEO 以真实浏览器采集六大 AI 平台的原生回答， 量化品牌在 AI 眼中的认知、口碑与推荐位次 —— 并把优化动作一路做到信源建设、内容分发与效果回收。 不止监测你被提到没有，而是把 AI 眼中的你，重新塑造一遍。
豆包
DeepSeek
通义千问
腾讯元宝
文心一言
Kimi
当消费者问「30 万纯电 SUV 推荐哪个」，AI 给出的那一段答案，就是一次完整的购买决策过程。 品牌若不在那段答案里，后面所有的广告、SEO 与投放，都要打折扣。 更麻烦的是：AI 说了什么、依据什么、把品牌归到哪一类，传统手段看不见、也改不动。
| 对比项 | 传统 SEO | AI 提及率监测工具 | 金豆 GEO |
|---|---|---|---|
| 优化对象 | 搜索引擎的链接排名 | AI 回答里的提及次数 | AI 对品牌的整段认知结构 |
| 数据来源 | 爬虫抓取公开网页 | 模型 API 调用，或单账号脚本 | 真实浏览器登录六平台原生提问，拿到的就是用户看到的那段回答 |
| 结论可信度 | 排名可查，但不反映 AI 口径 | 分数多为黑盒，口径不可解释 | 评分因子、判定证据、原始回答与截图存证逐条可查 |
| 能否改变结果 | 靠内容团队自行落地 | 不能，只能观测 | 知识库建信源、内容工厂产稿、一键分发，直接作用于 AI 的引用来源 |
| 交付物 | 关键词排名报表 | 提及率趋势图 | 诊断报告 + 平台打法 + 成稿与投放 + 环比效果回收 |
| 前两列为行业通行做法的典型形态，用于说明差异所在。 | |||
先看覆盖面 —— 七个栏目、三十二个子页面，每一栏都对应系统里真实存在的菜单与页面，点开即用，不是规划中的路线图。
再看纵深 —— 下面八件事，是我们与行业通行做法真正拉开距离的地方，每一件都能在系统里点开看到。
| 栏目 | 包含什么 | 你会拿到什么 |
|---|---|---|
| 品牌洞察 | 探索品牌、品牌总览、竞品分析、口碑洞察、探索更多 | AI 认知报告、品牌健康度评分、8 维雷达、竞品热力矩阵与 SWOT、正负口碑词云 |
| GEO 诊断 | 创建诊断报告、历史诊断报告 | 冷启动品牌诊断报告，在线交互 / PDF / Word 三种形态 |
| GEO 策略 | 策略总览、品牌基建、用户意图挖掘、策略方案 | 三阶段进度、官网与账号与百科基建体检、意图词库、逐平台打法 |
| 知识库 | 资料库、产品库、知识图谱、写作要求 | 清洗后的可信信源、结构化产品库、实体关系图谱、写作模板与禁用词规则 |
| 内容工厂 | 内容铺设计划、自媒体账号、内容创作、创作历史、发布工作台、投放数据统计、发布任务日志 | 成稿、渠道建议、发布记录与失败重试轨迹、投放数据 |
| 效果监测 | 优化效果看板、优化分析报告、信源分析 | 四指标环比看板、自动生成的分析报告、单篇内容的引用明细 |
| 配置中心 | 监控数据总览、监控项目配置、监控任务、系统设置、分享管理 | 采集账号池与代理管理、任务日志、带密码与有效期的只读分享链接 |
走模型 API 只能覆盖开放了接口的平台，而且拿不到联网搜索、地区差异、深度思考模式下的真实输出。 金豆 GEO 用真实浏览器登录六大平台原生提问，采集的正是终端用户在 App 与网页里看到的那一段回答。 采集层具备账号调度、环境隔离与流量管控能力，支撑六大平台长期稳定采集 —— 不是跑一次就断的脚本。
被提到，不等于被正确理解。系统会检测 AI 是否把品牌归入错误品类 —— 例如把整车品牌判成「充电桩运营商」， 并给出判定证据。品类一旦错位，品牌就会出现在完全不相干的推荐场景里，提及再多也没有意义。 这一类错误在通用监测工具里通常不会被发现，因为它们只统计提及与排名，不校验品类归属。
每一条回答的加权得分都可展开查看构成 —— 分数从哪里来、为什么高、为什么低， 全部写在一张面板上，可导出留存 —— 面对甲方汇报、内部复盘或合规审查时，这是一份能站得住的证据，而不是一个说不清来源的数字。
把 AI 对品牌的认知拆成品牌定位、目标客群、核心卖点、产品矩阵、技术能力、服务体系、品牌文化、口碑印象 八个维度并加权打分，输出 8 维雷达对比、维度 × 品牌热力矩阵、逐维度优劣势判定、 SWOT 四象限与竞争策略建议。结论不是「你被提及了多少次」， 而是「AI 认为你是谁、你的强项在哪、下一步该打哪里」。
AI 的认知改不动，往往不是因为内容不够多，而是因为没有可信信源可引用。 金豆 GEO 把信源工程做成了系统能力：资料库支持上传、URL 抓取与 AI 清洗； 产品库按「品牌 → 车系 → 年款 → 配置版本」结构化沉淀并带核验状态； 知识图谱沉淀实体关系并支持竞品组 / 平台组两种视图； 写作要求模板与禁用词规则库则负责品牌口径注入与违规词过滤。
创作台取材于知识库，写作时即给出渠道建议 —— 「AI 平台优先级」按提及率倒序排列（提及率低 = 优化机会大）， 「信源媒体投放」按被 AI 引用次数排序（引用多 = 投放价值高）。 成稿可一键发布到微博与微信公众号，发布工作台支持失败重试，发布任务日志逐条留痕。 监测发现了机会，这里直接把机会变成稿件和投放动作。
品牌曝光度、TOP3 占位率、AI 声量占比、GEO 综合得分四项核心指标做本期 / 上期环比， 引用渠道效果逐条列出被 AI 引用的次数与占比，并直接指向下一轮要加码的渠道。 配合自动生成的完整报告与问题级下钻，把「优化投入」变成一份可以拿出来对账的结论。
公司 / 品牌 / 用户 / 成员四级模型：一个自然人账号可同时属于多个品牌空间， 免密切换且在各空间拥有独立角色 —— 服务机构可以一个账号管理多个客户品牌。 权限分两层：8 个栏目可见性 + 5 项功能开关（建项目 / 跑任务 / 生成报告 / 分享 / 创作）， 前端隐藏入口、后端逐接口复检并返回 403。 数据隔离同时落在品牌级与项目级，会话每请求复检权限，账号停用或空间关闭立即生效。 删除用户属于高危操作，需通过影响预览、一次性算术挑战与输入用户名三重确认。
不是一套需要客户自己想怎么用的工具集，而是一条已经排好的作业线： 每一步的产出都是下一步的输入，最后一次效果回收又会回到策略层。
输入品牌名与行业，系统自动预热竞品与场景词，跑完采集与判定后生成 AI 可见度诊断报告。
配置核心词、监控问题、竞品与 AI 模型（含深度思考模式），按日自动跑批，问题级可下钻。
三阶段方法学推进，并逐平台给出信源偏好、内容形式偏好与撰稿、发稿优化清单。
从知识库取材，AI 撰稿，禁用词与品牌口径校验，渠道建议在动笔前就算好。
一键发布到微博与微信公众号，投放数据与发布日志逐条回流。
环比看板、自动报告与信源引用变化，形成下一轮优化的输入。
这里不展开实现细节 —— 只说明这套系统凭什么能长期稳定地跑下去， 以及数据交到我们手上之后，是怎么被管住、被交付出去的。
真实浏览器登录六大平台原生提问，采集到的就是终端用户看到的那段回答；具备账号调度、环境隔离与流量管控能力，支撑长期稳定采集。
多平台适配 · 账号调度 · 环境隔离 · 流量管控对每一条回答做提及、口碑与品类归属的判断和量化，并保留判定依据，让结论可以被复核，而不是只给一个数字。
提及判定 · 口碑识别 · 品类归属 · 加权评分把数据自动编排成含封面、编号模块与左侧导航的完整报告，在线可交互下钻，也能一键导出为 PDF 与 Word。
自动成篇 · 在线交互 · 归档导出监测任务按日自动执行、不必人工触发；采集与发布任务逐条记录状态、进度与耗时，失败可重试、结果可追溯。
按日跑批 · 任务留痕 · 失败重试 · 数据可导出
客户拿到的是一个能点、能下钻、能随时自助查看的东西 —— 而不是一个发出去就再没人打开的静态文件。 同一份数据，同时提供在线交互版、只读看板与归档版三种形态。
需要知道 AI 怎么描述自己、有没有被归错品类、竞品抢走了哪些推荐场景，并且希望有人把优化动作执行到底。
同一账号进入不同品牌空间，角色与数据彼此独立；栏目与功能开关可按客户签约范围精确授权，交付物直接可交付。
多个品牌共用一套平台与采集设施，权限与数据双隔离，集团层面可以横向比较各品牌的 AI 表现。
一场诊断，六家平台，八个维度。跑完你会拿到一份完整的 AI 可见度报告 —— 包括 AI 把你的品牌归到了哪一类、竞品抢走了哪些推荐位、以及下一步最值得做的三件事。
添加后请简单说明品牌名称与所在行业，我们会据此准备演示内容：AI 目前如何描述你的品牌、竞品占住了哪些推荐位，以及接下来最值得做的三件事。
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