GEO 样例报告：你通常会 得到什么？
GEO 不是空谈概念，而是建立在数据和测试之上的落地执行。
一份 GEO 样例报告通常会回答这些核心问题：哪些问题 AI 没提到你、哪些问题 AI 对你解释不准、哪些信源正在影响回答、官网哪些页面最值得先改，以及改完后优先复测哪些指标。
一份 GEO 诊断报告通常包含哪些部分？
- Part 1：测试问题与模型范围（定义跑测基线）
- Part 2：当前回答表现（提及率、准确度、情感倾向）
- Part 3：信源分析（AI 是从哪里学到你的信息的？）
- Part 4：页面级改造建议（具体到某个 URL 的 H1/H2 和结构化数据）
- Part 5：复测目标（约定 30-45 天后的数据验收标准）
1. 问题测试清单设计
测试问题与模型范围
[对比型] "A 软件和 B 软件在数据安全和私有化部署方面，哪个更好？"
报告的第一部分是“诊断提纲”。我们不会直接搜你的品牌名（因为那样 AI 肯定能答出点什么），而是站在潜在客户的角度设计提问：
- 场景型问题：“我们是一家 50 人的跨境电商公司，需要一款能集成邮件和 WhatsApp 的 CRM，有什么推荐？”
- 对比型问题：“A 软件和 B 软件在数据安全和私有化部署方面，哪个更好？”
- 定义型问题：“什么是 [某项行业新技术]？国内哪些厂商能提供成熟的解决方案？”
2. 当前回答表现（多模型跑测）
主流模型回答摘要
我们将这些问题分别输入到 ChatGPT, DeepSeek, 豆包, Kimi 等主流大模型中，记录它们的回答，并分析：
📊 诊断指标示例：
- 品牌提及率 (SOV)：在推荐的 5 个竞品中，是否包含你？
- 信息准确度：AI 描述你的优势时，用的是官网的最新定义，还是几年前的旧资料？
- 情感倾向：AI 的总结是中立偏推荐，还是带有负面警告？
3. 可见来源归因分析
信源归因 (Citation Sources)
知道 AI 怎么答还不够，关键是知道“它为什么这么答”。
我们会追溯 AI 回答背后引用的主要网页链接（如 AI 搜索中的来源角标），找出：
- 你的官网是否成为了主要引用源？（占比多少？）
- 如果没有，哪些第三方媒体或社区占据了话语权？
4. 页面级官网改造建议
页面级改造建议 (Action Items)
这是报告中最核心的交付物——行动指南。
基于诊断结果，我们会指出你的官网在结构化表达上的缺陷，并给出具体的整改建议：
📝 改造建议示例：
- 问题：产品详情页只罗列了功能名词，没有解释“解决什么痛点”，导致 AI 无法在场景提问中匹配到该产品。
- 建议动作：将 H2 标题从“强大功能”改为“我们如何解决 [某具体业务场景] 的问题”，并补充问答式的 FAQ 模块。
- 结构补充：在页面头部添加标准的 FAQPage Schema 代码。
5. 整改后复测目标设定
复测目标设定 (KPIs)
报告最后，会明确约定：当官网改造上线 30-45 天后，我们将使用原题库进行复测。
复测目标通常包括：提升在某几个高优问题中的提及率、纠正 AI 对某项核心功能的错误理解、增加官网链接被直接引用的次数。
谁适合申请 GEO 样例报告？
只要你的业务具有“客单价高、决策周期长、需要大量解释”的特征（例如 B2B 企业服务、高科技制造、高客单价 B2C、出海业务等），且你的潜在客户高度依赖 AI 进行信息检索和对比筛选，那么你都非常适合先通过一份样例报告，了解你的品牌在 AI 眼中的真实模样。
常见问题 (FAQ)
出具一份诊断报告需要多长时间？
通常在明确了“测试问题清单”后的 3-5 个工作日内，我们会完成主流模型的跑测与归因分析，并交付完整的报告。
报告里会包含具体的代码（如 Schema）吗？
会的。如果您的网站缺少关键的结构化数据标记，我们会在“页面级改造建议”中提供可以直接复制给技术团队使用的 JSON-LD 代码片段。
复测是免费的吗？
在标准的服务包中，我们通常包含上线 30 天后的一次免费数据复测，以验证改造策略的有效性。
继续了解 GEO：
先做一次初步判断，看看你的官网是否适合做 GEO
提交官网地址和 3 个问题，我们会帮助你判断：AI 现在会不会提到你、为什么没提到你，以及官网最值得先改的页面方向。