把品牌写进 AI 的回答
六个模块，一条主线：让 AI 准确地认识你，并愿意在客户提问时提起你。 模块可单独启动，也可整体托管。每一个模块都有明确的交付物与验收口径。
AI 可见度诊断
这是所有工作的起点，也是最容易被跳过的一步。没有基线，就无法判断优化是否有效。
我们不做泛泛的「行业分析」，而是构造一份属于你的问句样本集——把你客户真正会问 AI 的 100+ 个问题固定下来，然后逐一在 DeepSeek、豆包、Kimi、文心一言、通义千问、元宝等平台实测。
AI 可见度基线诊断报告
一份可以直接拿去开内部会的文档，含问句清单、实测截图/记录、评分表与优先级建议。
信源结构化落地方案
可直接交给技术或我们代为实施的改造清单，含代码片段与配置示例。
品牌信源结构化
AI 不是人，它没有耐心去「猜」你是谁。信息越结构化、口径越统一，它理解你就越快、越准、越敢引用。
对话式内容矩阵
这是 GEO 与 SEO 分野最明显的地方。我们不追关键词密度，而是追问：客户在对话框里，究竟会怎么问？
一条完整的对话式内容，结构是「问题 → 答案 → 证据 → 方案」： 先给出直接回答（AI 最容易摘取），再补上可核验的事实依据，最后落到你的服务边界。
问句词库
按采购/选购/对比/避坑/售后等意图分层
答案模板
Answer-first 结构，先结论后论证
证据资产
参数、资质、案例、原创数据实证化
场景长尾
地域 + 行业 + 需求三维组合覆盖
对话式内容体系 + 内容产出
含问句词库、内容模板、生产计划，以及按周期交付的成品内容。
分发计划 + 发布记录
每一条内容的发布时间、平台、链接与收录情况，逐条可查。
权威信源分发沉淀
内容写得好，还得放在 AI 会去读的地方。不同模型的检索偏好不同，因此分发策略也不该是「一键群发」。
跨平台可见度监测
效果不能靠感觉。用同一套问句样本，在固定周期重复测量，才能看出真实趋势。
周期性监测报表
结构化的数据报表 + 一页结论摘要，看数据就能判断下一步做什么。
月度复盘与迭代计划
内容层的补强清单、信源层的调整建议、下一阶段的优先级排序。
持续迭代优化
AI 平台在持续迭代，一次性的内容铺量很难维持长期效果。GEO 是长期工程，不是一次交付。
合规是底线，不是卖点
GEO 行业尚在早期，投机手法短期看似有效，长期往往导致品牌被模型降权，且不可逆。
我们坚持做的
- 基于真实业务与可核验事实
- 内容双审核（AI 初筛 + 人工复核）
- 明确服务边界与预期区间
- 过程数据完整留痕
我们坚决不做的
- 虚假信息与夸大宣传
- 违规语料投喂、恶意刷引用
- 承诺固定排名或必被推荐
- 绝对化用语与广告法风险表述
数据与资产安全
- 客户资料仅用于本项目
- 不对外披露客户身份与数据
- 交付内容知识产权归客户
- 合作结束可完整移交资料