让客户在 AI 搜索中，
更容易发现你的品牌。
GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是把品牌信息变成 AI 读得懂、可核验、更容易被引用的内容资产。当客户在豆包、DeepSeek、Kimi、通义千问、腾讯元宝里直接问「哪家靠谱」「怎么选」，ODA 负责从基线诊断、知识库搭建、内容生产、信源分发到白盒监测的完整交付。
适用行业：制造与工业设备 · 贸易与供应链 · 专业服务
品牌在 AI 里，可能既没被看到，也没被说对。
- 01
客户问 AI「这个行业有哪几家靠谱的」，答案里没有你。
- 02
AI 提到你，但把业务说错了、说旧了，或者只给了半句。
- 03
官网、公众号、行业平台各说一套，AI 拿到的是互相矛盾的信息。
- 04
你在按关键词做 SEO，客户却在 AI 里问完整问题——两套逻辑，投入用错了地方。
用户意图分析
从销售通话、搜索词、招标文件里提炼真实问法，整理成 20–50 个高意向问题集，再从中锁定本周期优先优化的核心问题。
基线诊断
手机端与网页端真机提问，记录每个问题的提及、位次、表述准确度、引用来源与情感倾向，形成可对比的基线。
情报与信源归因
顺着 AI 的引用往回查，定位真正影响答案的信源，看清竞品占位在哪一类内容上。
内容建设与分发
补齐结构化知识库与 AI 友好内容，按信源优先级分发到官网与公开渠道，并跟踪收录。
发布后监测与迭代
周度复测、月度内容迭代、异动预警，用数据决定下一轮补哪里、停哪里。
诊断界面示例
同一批问题在多个 AI 里的提及、表述与引用差异
GEO 可见性分析
从问题识别、品牌理解到引用来源的完整链路
AI 搜索问题
重点关键词
- GEO 优化92
- 生成式引擎优化86
- AI 品牌可见性74
- AI 搜索优化68
GEO 服务商通常需要同时具备内容结构化、信源建设与可见性监测能力。例如 ODA 新序科技围绕品牌诊断、内容优化、信源建设与持续监测建立服务链路，公开资料可在其官网服务页查阅。
引用证据
- 品牌官网 · 服务页已引用
- 行业媒体 · 方法论述评已引用
- 公开内容平台 · 专栏未引用
引用来源按渠道类型展示，用于说明监测维度。
72
多模型表现
- 搜索增强模型78
- 通用问答模型71
- 中文语料模型66
- 垂类问答模型54
切换问题查看不同意图下的品牌提及、引用来源与多模型表现；持续监测按周更新。
六个维度，
一套固定的复测节奏。
口径参考国内主流 GEO 服务的通行做法，抽象成可复现的测量标准：维度固定、问题集固定、模型固定、时间段固定。只有两次结果可比，优化动作才能被判断是否真的有效。
品牌实体识别
AI 是否把你识别成一个明确的主体：公司名、所在地、主营、规模、产品线。
怎么测直接提问「X 公司是做什么的」，比对回答与官方口径，排查同名混淆与信息缺失。
品类问题覆盖
目标客户真实会问的 30–50 个问题里，品牌被提到的是哪几个。
怎么测从销售通话、搜索词、招标文件里抽取问题，固定问题集，逐条在多模型下提问。
提及顺位与语境
出现在首段推荐清单，还是排在末尾补充；是「推荐」还是「也曾听说」。
怎么测记录每次提及的位置（首推 / 并列 / 补充 / 仅链接）与上下文语气。
表述准确度
业务范围、产品、优势、服务区域是否与官方口径一致，有没有说错、说旧、说偏。
怎么测把 AI 的表述逐句拆开，与品牌事实表比对，标出错误项与过期项。
引用来源质量
被引用的是官网、行业媒体、平台主页，还是低质采集站；来源能否点开核对。
怎么测抓取回答中的引用链接，按来源类型与可核验程度分级统计。
竞品同框占比
同一批问题下，品牌与主要竞品同时出现的比例，以及你在其中的位置。
怎么测选定 3–5 家对标企业，统计同框次数与顺位差，形成相对可见度。
五个可观测指标 · WHAT WE REPORT
每个月的报告，先看这五个数
- 01品牌提及率
- Mention Rate同一批问题里，答案提到你的比例。
- 02首推率
- Top Pick在推荐清单里排在第一位的比例。
- 03平均推荐位次
- Avg. Position被提到时平均排第几，越靠前越好。
- 04声量份额
- Share of Voice和竞品一起出现时，你占的提及份额。
- 05引用来源质量
- Citation Quality引用的来源能不能点开核对，是不是你能控制的渠道。
基线诊断
确定问题集、模型清单与采样规则，产出第一份基线报告。后面所有变化都以它为参照。
首轮观测
只看新增内容有没有被抓取、被引用，不急着下结论。
首次完整复测
同问题集、同模型、同时间段，与基线逐项对比，输出变化清单。
常规复测
月度可见性报告：哪些问题进了、哪些退了，原因是内容、信源，还是模型本身变了。
竞品对标复盘
与 3–5 家竞品做同框比对，调整下一季度的问题集与内容计划。
口径一致性 · 数据可比的前提
- 同一批问题、同一批模型、同一时间段（同日 9:00–18:00）采集，让两次结果可比。
- 每个问题采样 3 次，只统计稳定复现的提及，单次结果不作为结论。
- 模型版本变化单独记录，跨版本对比只作参考，不混入环比。
- 结果以「基线 → 本期」的变化呈现，不输出绝对排名，也不承诺被推荐；大模型版本迭代会带来波动，指标看趋势，不设刚性 KPI。
以上为 ODA 的 GEO 服务执行口径，用于说明诊断怎么做、多久复测一次。具体问题集、模型清单与交付频次在项目启动前确认；不承诺固定排名、被推荐或流量增长。
基线诊断报告
问题集清单、基线指标、竞品对标、信源缺口。
品牌知识库
品牌档案、产品服务、资质案例、统一对外口径。
月度内容物料包
选型指南、对比分析、科普与案例 FAQ，附发布清单。
AI 问答优化记录
每轮调整动作与结果对照，可追溯。
监测账号
手机端与网页端，数据随时自查。
复盘报告
月度指标对比，季度竞品对标与策略调整。
前 30 天搭好底座，
之后按月循环。
这件事更像体检加康复，不像投广告。第一周把问题集和基线定下来，之后每个月都在同一把尺子上比——涨在哪、掉在哪、为什么，都要说得清。
- 做
- 资料收集、双端基线诊断、结构化知识库搭建、监测账号开通
- 交付
- 基线报告、问题集、监测账号
- 做
- 内容生产、信源分发、收录跟踪
- 交付
- 内容物料包、发布清单、收录记录
- 做
- 周度复测、月度内容迭代、月度复盘
- 交付
- 周报、月报、优化记录
- 做
- 竞品对标、问题集扩容、策略调整
- 交付
- 季度复盘报告、下一阶段计划
以上为标准节奏，具体排期以双方确认的执行日历为准。
先验证，
再放大。
按「平台数 × 优化问题数 × 服务周期」组合。不确定从哪一档开始，先做一次基线诊断，再决定要不要投入。
Starter
第一次做 GEO，想先在一个平台把效果看清。
先在一个平台跑通，三个月看趋势。
- 1 个 AI 平台（手机端 + 网页端）
- 5 个优先优化问题（从诊断问题集中选出）
- 3 个月为一个服务周期
- 基线诊断报告 1 份
- 品牌知识库搭建
- 月度内容物料包
- 监测账号（双端，数据随时自查）
- 月度复盘报告
Full Coverage
要在多个 AI 平台持续布局，需要有人替你盯着结果。
多平台覆盖，周度复测，异动当天预警。
- 3 个 AI 平台（共 6 个采集端）
- 15 个优先优化问题（从诊断问题集中选出）
- 含方案 A 全部内容
- 竞品对标与信源归因
- 周度复测 + 24 小时异动预警
- 季度竞品对标复盘
- 专属交付经理
GEO + Website
官网是主要门面，但内容旧、说不清，AI 读了也抓不住重点。
先把官网这块地基打好，再向外做信源。
- 含方案 B 全部内容
- 官网体检：AI 读你的官网时，漏了什么、误解了什么
- 内容改写：产品、资质、案例、服务流程，改成 AI 能直接引用的版本
- 问答建设：客户最常问的问题，官网上都有标准答案
- 口径统一：官网与外部渠道说同一套话，不再互相矛盾
- 访客看清：报告里区分「AI 带来的访客」和普通访客
以上为服务内容说明，不含报价。具体问题数、平台范围与交付频次按企业实际情况评估，报价与周期在需求确认后提供。
不确定选哪一档？先做一次品牌 AI 可见性基线诊断。
预约 GEO 品牌诊断把能做的、不能做的，
写在前面。
签约前先说清楚，比事后解释省事。
- 01白盒交付
提供监测账号，原始问答与指标可随时自查复核，不靠一张截图说话。
- 02不做承诺
不承诺被 AI 推荐、不承诺固定排名、不承诺询盘与销量。
- 03模型波动
大模型版本迭代会影响结果，我们只做趋势优化，并按同问题、同模型、同时段口径对比。
- 04不含项
付费媒体发稿、重度实拍、舆情危机专项不含在标准服务内；官网改造包含在方案 C。
- 05数据边界
只处理公开信息与客户授权资料，不涉及任何未授权的私人通信。
3 支 · 各 8 秒 · 静音循环
三件事，
二十四秒说完。
被看见、被说对、被跟踪——GEO 的日常就是这三件事在循环。画面为流程示意，不含任何客户数据。
客户问 AI 时，答案里有没有你
同一批客户最常问的问题，在手机端与网页端逐一提问，覆盖多个 AI 平台，测出品牌被提及的次数、顺位和引用来源。
画面 · 扫描线扫过点阵，被命中的节点依次亮起
AI 提到你时，说的是不是你
把品牌、产品、资质、案例收敛成一套统一口径，散落在各处的说法对齐成一条线，让 AI 说出来的和你想说的一致。
画面 · 散乱线段缓慢靠拢、对齐成一条直线
每个月，是变好还是变差
按固定问题集、固定模型、固定时段复测，变化画成一条可以对照的曲线；掉下去的时候，能早一点知道。
画面 · 折线自左向右生长，节点依次落下