01品牌在 AI 答案里根本看不见？
每个问题在多个模型上各问 5 次，提及率可以点开看模型原话，你自己核对是否成立。
用真实 AI 评测找出没被推荐的原因
AI 在替客户做选择。
AI 在替客户做选择。
答案里有没有你？
同一个问题反复问、换模型问，看清 AI 现在推荐谁、为什么不是你、下一步补什么。
不用注册，直接看这个问题下 AI 推荐了谁。每天名额有限。 新建项目 / 诊断已有项目 → 或先看一个完整样例是什么样 →
常见困境 · 自检
这八件事，
这八件事，
你中了几条？
每条后面是我们现在就能给出的答法。没有承诺排名，也没有黑箱分数。
02不知道哪些问题值得先优化？
按业务优先级、品牌提及缺口、引用缺口和竞品出现情况排序，先做值得做的那一个。
03内容写了很多，AI 就是不引用？
网站体检看可抓取性与结构，内容诊断看事实密度与可引用性，指出到底卡在哪一环。
04引用来源不稳定，这轮有下轮没？
聚合每轮回答引用的域名和具体 URL，逐条人工核验，看清 AI 到底在信谁。
05做了动作，效果说不清？
同一批问题、同一套模型复测，改动前后落在同一条基线上对比，不中途换口径。
06数据散在各处，整理一次要一周？
品牌、问题、竞品、运行、引用、行动和发布全部归到同一条基线，一键导出本轮服务报告。
07只盯着几个大词，长尾覆盖不足？
按行业、地域、产品、场景四层展开，生成客户真的会说出口的问法并自动去重。
08内容要过市场、法务、老板三关？
发布前必须有可追溯事实和来源链接；敏感行业还要编辑提交、管理员复核、负责人批准三步，每步留审计记录。
什么是 GEO · 生成式引擎优化
搜索给十个链接，
搜索给十个链接，
AI 只给一个答案。
用户不再逐条点开比较。AI 直接说「我建议你选 X」。排在第几已经不重要，进不进得了这句话才重要。
SEO 解决的
让人找得到你的页面
优化的是排名位置，用户还要自己点开、比较、再决定。
GEO 解决的
让 AI 在答案里说出你
模型要能抓到你、看懂你、信得过你，才会把你写进推荐里。靠的是可核验的事实和来源，不是关键词密度。
两者的关系
不冲突，是往后延了一段
能被搜索抓取的结构化事实，同样是模型愿意引用你的前提。GEO 不推翻 SEO，它接在后面。
一轮评测 · 完整样例
不是看到一次提及，
不是看到一次提及，
就算品牌被推荐。
同一个问题换着问、换着模型问，才看得出品牌是被理解，还是偶尔蒙对。
客户会怎么问
“重庆带娃去哪逛商场？”
不是关键词，是客户真的会说的一句话。
模型结果
不联网侧提及，联网侧未提及
不联网 5/5 提到，联网 0/5 和 1/5。这是本轮回答差异；原因仍需核对事实与引用来源。
下一步动作
补一条能被核验的亲子场景证据
补一页可核验的亲子信息，发布后用同一个问题再测一次。
从回答到行动
看清答案差距，
看清答案差距，
再决定下一步做什么。
不靠一次问答下结论。
定义值得守住的答案
选一个真正影响成交的问题。
看清答案差距
看清是谁被推荐了，为什么不是你。
补完，再验证
服务团队完成内容、审核与分发，再用同一问题复测。
结果交付
先诊断一个真实问题，
先诊断一个真实问题，
再决定是否持续执行。
费用取决于要守住的问题数量、内容产量、人工审核和信源分发范围。确认服务边界后再报价，不用先购买一堆额度。
首轮诊断
先看清为什么没被推荐
从一个品牌和一组真实用户问题开始，建立可复测基线。
- 真实 AI 多次采样
- 模型原话与竞品候选
- 品牌、引用与答案缺口
- 一个最高优先行动
- 官网不是前置条件
- 范围确认后报价
增长托管
把行动真正做完并验证
EchoGEO 团队承接诊断后的内容、审核、分发和复测。
- 内容工厂与事实核验
- 人工审核与品牌口径
- 信源选择与公开回链
- 同问题、同模型复测
- 客户只需确认关键事实
- 按月确认交付范围
企业交付
多品牌与审批流程协同
适合集团、代理商及需要采购、合规或私有部署的团队。
- 多品牌项目组合
- 角色、审批与审计
- 专属信源与交付人员
- 成本模型与管理报告
- 按服务范围定制报价
- 明确数据与交付边界
付款前
常见问题
可以只做首轮诊断吗？
可以。先交付真实评测、模型原话和一个优先行动，再决定是否进入持续执行。
你们用的是哪些大模型？
联网和不联网的都有，用来区分「没进语料」和「被竞品盖住」。组合会调整，不承诺具体型号。你不用准备任何模型账号。
客户需要自己写内容和找媒体吗？
不需要。持续服务可包含内容生产、人工审核、信源分发与复测；客户只确认关键事实和发布授权。
费用为什么需要先确认范围？
模型采样、内容数量、审核难度、信源采购和复测节奏都会影响真实成本。先明确交付边界，报价才可验收。
企业方案适合谁？
代理商、集团，或需要迁移、培训、私有部署的团队。售前确认后报价。