AI 品牌基线检测
先确定 AI 对品牌的初始认知，不用猜问题，直接看回答、引用和竞品。
AI Visibility Service
提高品牌在国内 AI 问答中的推荐机会
围绕 ChatGPT、DeepSeek、豆包、千问的问答场景，帮助企业建立可被 AI 理解、验证和引用的品牌事实体系。
预约企业 AI 品牌诊断服务模块
从基线检测到持续复测
每个模块都服务于同一个目标：让 AI 答案中的品牌提及、推荐理由和引用来源变得更准确、更可追踪。
高意图问题库
从推荐、比较、采购、痛点解决四类场景生成问题，贴近客户真实提问。
竞品推荐分析
分析竞品为什么出现：页面资产、案例证据、第三方信源还是品牌描述更清楚。
品牌事实标准化
统一企业介绍、服务边界、适合客户、核心优势和联系方式，降低 AI 误读。
官网内容建设
建设服务页、行业页、案例页、FAQ 和知识页，让官网成为可引用的事实源。
第三方信源建议
梳理新闻、平台资料、问答内容和行业媒体，建立更可信的外部引用线索。
AI 问答持续监测
按固定问题库复测，观察品牌提及、推荐顺序、引用来源和错误信息变化。
AI 来源线索归因
把 AI 入口来的访问、咨询和成交线索单独记录，判断内容建设是否带来业务价值。
Growth Plan
一份有说服力的 GEO 增长方案，必须回答 90 天怎么做
客户不只想知道你会检测 AI，更想知道检测以后怎样变成可执行工作。臻智汇把方案拆成诊断、建设、扩展、复测四个阶段。
0-7 天：基线诊断
建立行业问题库，完成多平台检测，输出品牌可见度、竞品占位和官网内容缺口。
《AI 品牌基线诊断简报》8-30 天：品牌事实资产
补齐企业事实页、服务页、行业方案、案例证据和 FAQ，让 AI 能稳定理解企业。
官网内容结构与首批页面31-60 天：可信信源扩展
把核心内容改写到适合国内平台的渠道，形成官网、媒体、问答和行业内容的引用网络。
内容发布计划与信源清单61-90 天：复测与线索归因
用同一批问题复测 AI 回答，记录变化，追踪咨询入口，判断下一轮优化优先级。
月度复测报告与行动清单Asset Matrix
真正产生效果的不是一句口号，而是一组可被 AI 读取的内容资产
GEO 增长方案要把营销语言变成页面、证据、信源和复测表。每个资产都服务于一个问题：AI 为什么应该理解并推荐你。
官网事实页
告诉 AI 企业是谁、做什么、适合谁
品牌名、服务范围、行业对象、联系方式行业方案页
承接“某行业哪家公司靠谱”的推荐型问题
场景、痛点、解决方案、案例证据FAQ 知识库
回答 AI 和客户最容易追问的具体问题
价格、周期、效果边界、实施流程案例与证据页
把推荐理由从口号变成可引用事实
背景、做法、结果、截图或记录第三方信源
提升品牌被检索和交叉验证的概率
平台介绍、媒体内容、行业问答监测看板
让变化可复测、可汇报、可继续优化
问题、平台、回答、引用、提及状态Capacity Aware
按当前服务器能力，先做低负载、可交付、可升级的版本
不把小服务器当 SaaS 集群用。第一阶段重点是把内容、表单、报告模板和人工交付流程跑通，等线索稳定后再逐步自动化。
第一版：静态网站承接
网站只负责展示、表单和转化，不在用户访问时触发大模型或爬虫，保证 zhengeo.cn 访问稳定。
第二步：本地/后台半自动
收到客户后，用离线脚本或低频后台任务调用 DeepSeek 和搜索工具生成初稿，再人工复核。
第三步：小型队列接口
有稳定线索后再部署 zhengeo-api，限制每日任务数、单任务问题数和并发数，避免服务器过载。
具体流程
不追求玄学排名，追求可验证的推荐证据
企业 GEO 优化的第一步不是写软文，而是确认 AI 目前如何回答、为什么回答，以及缺少哪些可信材料。
- 01
拆解企业业务、目标客户和高意图采购场景
- 02
建立 50 个 AI 推荐与采购决策问题
- 03
在 ChatGPT、DeepSeek、豆包、千问中进行多轮检测
- 04
记录品牌、竞品、引用来源、推荐理由和错误信息
- 05
建设官网事实页、FAQ、案例证据与可引用内容
- 06
按周期复测 AI 答案变化，并追踪咨询线索
衡量方式
用指标判断建设是否有效
监测看板至少记录平台、问题、品牌、竞品、提及率、引用来源和测试日期。
服务边界
本服务不承诺修改公共大模型权重，不提供固定排名或虚假品牌植入。臻智汇 GEO 提供的是问题库检测、品牌事实建设、可信信源建议、内容优化建议和持续复测机制。