从 AI 可见度诊断，到真正能执行的增长路线
GEO Platform 帮你判断品牌是否被 AI 推荐、哪些竞品占据了用户决策问题，以及下一步应该补什么内容、怎么优化、如何复测。
GEO Growth Map
品牌 AI 可见度结果
Risk
中高
GEO Score
48
AI 命中
22%
搜索覆盖
31%
竞品压力
7 个
初步判断
品牌基础识别存在，但在“推荐、对比、怎么选”这类决策问题里缺少可被 AI 引用的结构化内容。
诊断
确认品牌在搜索和 AI 推荐中的基础可见度。
证据
看清哪些问题、引用来源和竞品正在影响结果。
路线
把差距翻译成优先级、页面类型和内容动作。
复测
发布和优化后持续观察提及、覆盖和推荐变化。
产品结构
一个成熟的 GEO 产品，不应该是一堆分散工具
用户不是来点功能的，用户是来判断“我在 AI 里有没有机会、差距在哪里、下一步怎么提升”。所以产品结构必须围绕一个连续路径展开。
诊断
确认品牌在搜索和 AI 推荐中的基础可见度。
证据
看清哪些问题、引用来源和竞品正在影响结果。
路线
把差距翻译成优先级、页面类型和内容动作。
复测
发布和优化后持续观察提及、覆盖和推荐变化。
全部结果
先给可判断的摘要，再把全部证据放进全部结果
初步结果要让用户相信问题存在；全部结果再解释为什么、在哪里、应该先补什么。这样既不空，也不把核心价值一次性全部送出去。
AI 推荐命中
Mention Rate
关注推荐类、对比类、场景类问题里是否主动提到品牌。
竞品占位
Share Gap
识别哪些品牌更常被回答引用，以及它们赢在哪类问题里。
引用基础
Evidence Layer
把搜索结果、官网信息和可引用内容作为诊断依据。
行动优先级
Action Map
不是堆建议，而是明确先补哪类页面、为什么先补。
全部结果的作用
把“分数低”拆成能执行的原因：哪些问题缺席、哪些竞品更强、哪些内容可以先补、补完之后怎么复测。
购买路径
三个入口，对应用户的三个真实阶段
我现在有没有问题？
初步诊断回答这个问题。它给出分数、风险、搜索 / AI 摘要和一句核心判断。
问题具体发生在哪里？
全部结果回答这个问题。它展开证据、问题列表、竞品压制和内容缺口。
接下来怎么把排名做上去？
排名优化回答这个问题。它把分析结果转成页面结构、内容交付和复测节奏。
Version v1.3.0