在 AI 眼里，你的公司可能根本不存在

我是醒醒，AI共学社主理人，30岁程序员转型一人公司践行者。闲鱼+小红书变现五位数，已帮500+人用AI为工作提效。不教你追工具，只帮你用AI解决问题、赋能业务。长期主义者，专注让AI真正落地到你的工作里。

GEO 实战笔记 · 第 07 篇 你现在在哪：第 3 阶 · 上手（开篇）这一篇带你去哪：自己动手做完一次 AI 可见度自检，拿到属于你的第一份基线

上周有个做工业配件的老板找我。

开口第一句：「GEO 我想做，从哪开始？」

我没答，先反问了一句：

「你知道现在去问 AI，它是怎么说你这家的吗？」

他愣了两秒。

「……没试过。」

那就对了。

因为绝大多数人都是这么开始的。

先说一个反常识的事：AI 认识你，不等于 AI 推荐你

上一阶的四篇，我们一直在讲"看懂了什么"。

AI 怎么翻你的页面、怎么挑信源、六个平台的口味差在哪、还有那堆软文为什么不能信。

原理这一层，到这里够了。

从这一篇开始，要动手了。

而动手的第一步，不是写内容，不是改官网，也不是投钱。

是测一下你现在站在哪。

为什么？我先给你一个数据，你看完大概会坐直。

有一个覆盖 175 个品牌、8 个 AI 平台、五个行业（法律、医疗、SaaS、金融、电商零售）的研究，做了两组测试：

第一组：直接问 AI「某某公司是做什么的」。

结果：96% 的品牌，AI 都能准确说清楚。

第二组：换成真实买家会问的那种问题——「这个领域里哪家值得选」「有什么替代方案」。

结果：同一批品牌里，89% 一次都没出现过。

96% 对 89%。

AI 知道你，和 AI 推荐你，是两件完全不同的事。

这句话你可能有感觉，但未必有体感。

我换个说法：

AI 手里有一本花名册，你在上面。但客户来问"该找谁"的时候，它不念你的名字。

花名册上有没有你，是它了不了解你。

念不念你的名字，才是你有没有生意。

而这个研究真正的价值在于——它戳破了一个很舒服的错觉。

很多老板的心智模型是这样的：

AI 都知道我是干什么的了 → 那客户问的时候，它自然会提到我。

不自然。

它知道，和它说，中间隔着一整套选择机制。

先声明一句，这也是我做这个系列的纪律：这个研究是服务商自己做的（一家做 SEO 服务的公司 Victorious），没有经过第三方复现，它给的是相关性、不是因果。

我把局限先摆出来。

但它值得我用，因为方向性结论有三组独立数据在交叉印证——后面我会一条条摆给你看。

先记住这个落差就够了。

知道vs提到 在花名册上（左），和被人念出名字（右），是两码事。

为什么必须先体检：没有基线，效果就无法证明

你可能会想：知道了知道了，AI 不推荐我，那我赶紧去优化不就行了？

先等等。

我要讲的不是"优化"。

是"你根本不知道现在优化没优化"。

这里有一个场景，你大概率遇到过，或者将来一定会遇到。

半年后，你找了一家服务商做 GEO，花了钱。

三个月过去，你问他：效果怎么样？

他给你一张图，说：「看，你现在被引用的次数涨了三倍。」

你怎么反驳？

你反驳不了。

因为你手里什么都没有。

你不知道三个月前是多少，你不知道"三倍"是从几开始的，你甚至不知道他测的是哪个平台、问的是哪句话。

这就是整个行业黑盒的根源。

不是服务商一定在骗你。 是你没有基线，所以真话假话你都验不了。

再补一句更要命的：

GEO 的效果本来就有延迟。 内容被收录、被检索、被稳定引用，中间隔着时间——快的话几天，稳的话要持续输出几周甚至几个月。

也就是说，你付钱之后的头一个月，大概率什么都看不出来。

那这一个月里，你拿什么判断他在干活还是没干活？

只能靠基线。

基线是什么？说人话：

你今天，此刻，在各家 AI 里长什么样。

哪些平台知道你
哪些平台压根没听说过你
提到你的时候，说的是什么
排在什么位置

这四件事，你先测一遍、原样记下来。这份记录就是你的基线。

有了它，三个月后你才能说：「等等，这个平台的回答变了，从没有我变成提到我了。」

或者——「三个月了，一个字没变。」

这两句话，都是证据。

没有基线，你连这两句话都说不出来。

所以这一篇不教你写内容。

只教你做一次体检，拿到你的基线。

三类问句：品牌词是照镜子，品类词才是考场

体检怎么测？

不是随便问。

问题怎么设计，直接决定你测出来的是真结果，还是自我安慰。

我把它分成三类。这三类的区别，是这一篇最值钱的地方。

类型	长什么样	谁在问
品牌词	「XX 公司怎么样」「XX 可靠吗」	已经知道你的人
品类词	「XX 行业哪家好」「XX 怎么选」	正在挑供应商的人
问题词	「XX 问题怎么解决」	还没想好要买什么的人

第一类：品牌词 —— 照镜子，没意义。

你问 AI「XX 公司怎么样」，它当然认识你。

因为你已经把名字喂给它了。

有个测了 5,055 场 ChatGPT 对话、131 个 B2B 品牌的研究，把这件事量化了：

品牌词问句里，品牌出现率是 99.9%。

一千零六十五次里，有一千零六十四次提到了。

99.9% 这个数字，不是成绩，是废话。

它只说明一件事：AI 的数据库里有你。

但这不产生任何生意。 因为会这么问的人，早就知道你是谁了——他不需要被推荐，他需要的是被确认。

你把这一格填成"有"，等于什么都没测。

第二类：品类词 —— 这才是考场。

同一个研究里，把问句换成不点名任何品牌的自然问法——就是买家在还拿不定主意时会问的那种——品牌的自然出现率掉到：

12.2%。

从 99.9% 掉到 12.2%。

这中间掉下去的，全是生意。

再看一个细节，我觉得比数字本身更扎心：

131 个品牌里，有 29 个，在任何自然问句里一次都没出现过。

接近六成的品牌，在一百场自然对话里，出现不超过十次。

而会问品类词的人，正是那些还没决定找谁的人。

他们是你最不能丢的客户——因为他们还没形成偏好，谁先被提到，谁就先进入他们的候选名单。

AI 在这一刻念不念你的名字，就是你的天花板。

第三类：问题词 —— 最容易漏的一类。

这一类的场景是这样的：

客户还不知道自己需要哪类方案。他在问：「我这个情况该怎么办？」

他连该找什么都不知道，当然也不会问品牌。

那 AI 会怎么答？

它会去找科普型的内容——讲清原理、讲清方法、讲清什么情况该用什么方案的那种。

而这类内容，很多就是企业自己写的。

你以为你的科普内容在帮你？真相是这个：

在那个研究里，AI 确实大量参考了公司官网的科普内容，但——

品牌名被明确提到的比例，只有 0.10%。

千分之一。

也就是说：

你的内容在被用，但功劳记不到你头上。

你在替整个行业做科普，AI 拿着你的内容去回答客户，然后没有一次告诉客户这是你写的。

这三类问句连起来看，你就明白为什么"体检"不能随便问了：

只测品牌词 → 你得到 99.9% 的假安心
只测品类词 → 你看到真实的残酷
漏掉问题词 → 你不知道自己的内容正在免费给别人打工

三类问句 品牌词是照镜子（左），品类词是考场（中），问题词是——你的内容在被用，名字被抹掉（右）。

一句话记住：

品牌词是照镜子，品类词才是考场。问题词是你免费出的题。

六平台 × 三类问句：把这张表抄下来就是你的检测单

好，方法有了。现在给你能直接照着做的东西。

先说为什么是六个平台。

第五章我们讲过：六个平台的信源池不一样，换一台机器，结果会重算一遍。

有个专门测这件事的研究，拿同一批品牌去分别问：

同一个品牌，在 ChatGPT 被提到的比例是 33%，在 Perplexity 是 83%，在 Gemini 也是 83%。

同一个品牌、同一批问题，换一个平台，差两倍半。

所以——你只测一个平台，等于没测。

国内的六个，就是你平时会用的这六个：

豆包 / 元宝 / DeepSeek / 文心 / 通义 / Kimi

下面是你的检测单。直接抄。

【AI 可见度自检表】

第一步：给自己出 6 个问题。

三类各出两个——数量随你，但三类必须都有。

类型	你要填的问句（示例）
品牌词 ①	「〔你的公司名〕怎么样」
品牌词 ②	「〔你的公司名〕靠谱吗」
品类词 ①	「〔你的行业〕哪家好」
品类词 ②	「〔你的行业〕怎么选」
问题词 ①	「〔你的客户遇到的典型问题〕怎么解决」
问题词 ②	「〔你的客户遇到的典型问题〕该找谁」

填的时候记住三条规矩：

品牌词里别加形容词。 就写公司名，别的都不加——加了就是你引导它
品类词里绝对不能出现你的公司名。 出现一次，这一格就废了
问题词要写客户的原话。 别写行业黑话，写他跟朋友吐槽时的那种说法

第二步：六个平台，各问一遍。

平台	品牌词①	品牌词②	品类词①	品类词②	问题词①	问题词②
豆包
元宝
DeepSeek
文心
通义
Kimi

每一格就填一个字：

有 —— 回答里提到了你
无 —— 没有提到你
错 —— 提到了，但说错了

⚠️ 三点必须提醒：

要开联网搜索。 很多平台的 App 默认不开，不开的话它答的是训练数据里的老印象，测出来不准
同一个平台、同一个问题，隔天再问一次。 有研究实测过：同一个模型自己跟自己隔天跑，提到的公司重合度也就刚过半——这不是你测错了，这就是它的本性
别用"我觉得"。 就记"有/无/错"三个字。体检表不是作文

第三步：把"有"的那几格，再看两件事。

附加项	记什么
它怎么描述你	一句话抄下来。准不准、是不是过期信息
它引用了谁	回答下面那些来源链接，点到的是你的官网，还是别人的页面

这一步是分水岭。

因为只要它开始提你，你就要知道它是从哪儿知道你的——这决定了你后面该往哪儿使劲。

六平台矩阵 六行六列，一格一个字。抄下来就是你的基线。

就这么简单？对，就这么简单。

但你现在可以想一下：这件事，你以前做过吗？

测完你会拿到三种结果，最坏的不是"不存在"

跑完那一张表，你会落在三种情况里。我按从好到坏排——注意，最好的不是第一种。

第一种：完全不存在。

六个平台、六大类问句，一格都没提到你。

很多人测完就想关电脑。

别急。这其实不是最糟的。

为什么？因为"不存在"是一个干净的起点。

没有错误信息要清理，没有旧印象要纠正，你要做的只是从零开始建。

而且这件事有个更温和的说法：

你不是做得差，你是还没被看见。

第二种：存在，而且描述准确。✅

这是最好的情况。

AI 认识你，说起来也对。

那你这一篇的任务就不是"从零开始"，而是"从品类词那一行开始"。

因为——回到那个 96% 对 89%。

AI 认识你，不代表它推荐你。

你的战场在品类词那一栏。 前面三格有"有"，后面三格全"无"，那才是你真实的位置。

第三种：被提到，但被说错了。❌

这是最坏的一种。

比"不存在"还坏。

为什么？

因为错误信息会被反复引用。

AI 是靠读东西形成印象的。它读到一篇写错的稿子，就会把这句话记住，然后在回答别人时说出来。

然后别人（包括其他 AI）再读到它的回答。

错误就这么长出了一层新的根。

我给你看一个真实发生过的例子，你就明白它的机制——

2026 年 3·15 晚会曝光过一件事：

有人虚构了一款根本不存在的智能手环，编了「量子纠缠传感」「黑洞级续航」这种话，用软件自动生成十几篇软文发出去。

两个小时后去问 AI，AI 照着那套虚构话术介绍了起来。

后来他们又发了十一篇，三天内发完。

再去问"智能健康手环推荐"，两个大模型都推荐了这款不存在的手环，而且排名靠前。

你把这件事反过来看，就是你现在的风险：

如果关于你公司的那批稿子里，有错的、有过期的——AI 会照着念。

而且它会念得很自然、很肯定。

那"被说错"具体长什么样？ 通常是这几种：

信息过期：你三年前的产品线、已经停掉的业务，AI 还在说
张冠李戴：把同行的案例、别人的资质，安在你头上
口径变了：你现在做的是 A，但网上全是关于 B 的旧内容

为什么它比"不存在"难修？

因为"不存在"你只要加法——往里加内容就行。

"被说错"你要先做减法——得先让那批错的、旧的页面的权重降下去，再建新的。而新内容要盖过旧内容，需要时间，也需要更多的正确信源同时说话。

一句话：

没有记录，你可以写上去。 写错了的记录，你要先把旧的擦干净。

顺手给你一个参照量。

那个 175 个品牌的研究里，还测了一个很有意思的东西——看"外部提到你的页面有多少"，和"AI 会不会提你"的关系：

提到你的第三方页面数（不含自家网站）	AI 提到你的比例
少于 2000	3%
2000 – 1 万	25%
1 万 – 3 万	47%
3 万以上	64%

少于 2000 的时候，3%。

翻译成大白话：

在一个典型的品牌身上，如果全网提到它的第三方页面不到两千个，那它在 AI 的品类回答里被点名的概率，约等于零。

这条数据我不建议你拿去当 KPI——它是服务商数据集里的关联，不是通用标准，跟行业强相关。

但它能帮你校准一件事：

你在 AI 里的可见度，主要不是由"你自己的网站"决定的，是由"别人怎么谈你"决定的。

这个研究里另外几组数字也指向同一处：

品牌被提到时，AI 用来说明它的话，44% 来自竞品的内容、39% 来自其他第三方，只有约 六分之一 来自品牌自己网站
相关度最高的信号是"引荐域名"（0.49）和"第三方提及"（0.45）——都是站外的
而知识图谱有没有你，和 AI 提不提你，没有稳定关系

三种结果 不存在（左）不可怕，可怕的是中间那种——挂着你的名字，写着别人的话。

每一格要记哪些字段

体检不是看一眼就完了。要留档。

因为你三个月后要拿它对比。

下面这张表，是你要开工前就建好的。

字段	填什么
日期	例：2026-10-04
平台	豆包 / 元宝 / DeepSeek / 文心 / 通义 / Kimi
问句	你原样写的那句话
类型	品牌词 / 品类词 / 问题词
联网了吗	开 / 没开（这条别漏，漏了数据作废）
提到我了吗	有 / 无 / 错
排在第几	如果提到了，它在推荐列表里排第几
它怎么描述我	原话抄下来，别总结
它引用了谁	来源链接里，是你的站，还是别人的站
和上次比	变了没有，往哪个方向变

十条。看着多，其实每一格就写几个字。

最后一条是灵魂——因为它就是你三个月后判断"钱花得值不值"的唯一依据。

我再强调一遍这个系列的纪律：

这张表里的每一个数字，将来都会被我拿给客户看。

如果我记的东西本身追不到源头、经不起复现，那这张表就毫无价值。

所以：宁可空着，不要编。

把这一篇的词一次性翻成人话

老规矩，这张表你随时回来查：

术语	说人话
基线	你今天、此刻在各家 AI 里的样子。没有它，之后所有变化你都判断不了
品牌词	问句里点了你的名字。AI 当然认识你，测了等于没测
品类词	问句里不点任何品牌，只问"这行谁行"。这才是真正的考场
问题词	客户连该找什么都不知道时问的问题。你的内容会被用，名字容易被抹掉
可见度	你在 AI 回答里出现的程度。注意：认识你 ≠ 提到你，提到你 ≠ 推荐你
联网搜索	平台去现搜网上的资料再回答。开不开，测出来的结果完全不同
第三方提及	不是你自己发的、但提到了你的那些页面。AI 对你的印象主要来自这里
引用来源	AI 回答下面附的那些链接。它指向谁，说明它这次是听谁的
隔天复测	同一问题隔一天再问一次。同一模型自己跟自己重合度也就刚过半，复测是必须的

本节动作

五分钟起步——但这一篇的动作，我建议你留半小时。

因为它值得。

第一步：按上面的表，给自己出 6 个问句（品牌词 ×2、品类词 ×2、问题词 ×2）。

第二步：打开六个平台，确保联网搜索是开的，把 6 个问题各问一遍。

第三步：只记三个字——有 / 无 / 错。填满那张 6×6 的表。

第四步：把有"有"或"错"的格子，把 AI 描述你的原话抄下来，再点开它引用的来源，看看是谁。

做完你会拿到什么？

你的第一份 AI 可见度基线。

它有三个用处：

它是你三个月后判断效果的唯一依据
它告诉你战场在哪——是品类词那一栏，还是先把错误信息清掉
它让你之后跟任何人谈 GEO 的时候，手里有数

这就是你的第七份基线。

第 01 篇：测「有没有被提到」
第 02 篇：测「有没有被说对」
第 03 篇：测「是从哪儿被提到的」
第 04 篇：测「它翻的书在谁手里」
第 05 篇：测「换一个平台，它的书还在不在那个人手里」
第 06 篇：测「你手上这份资料，到底值不值得信」
这一篇：测「你自己，现在到底站在哪」。

GEO 实验日志 · 第 07 期

报状态：还是 0。

三个固定问句、六个平台，目前没有一条回答里出现过我。

但这一期不一样。

因为这一期，我第一次能把那张表真的填完——不是填"提到我没提到我"，是填我自己的基线长什么样。

前面六期我一直在报"结果"。这一期我把"结果栏"和"基线栏"分开：

日期	平台	问句	类型	提到我？	它引用了谁	上期对比
—	豆包	品牌词	品牌词	○	—	—
—	元宝	品牌词	品牌词	○	—	—
—	DeepSeek	品牌词	品牌词	○	—	—
—	文心	品牌词	品牌词	○	—	—
—	通义	品牌词	品牌词	○	—	—
—	Kimi	品牌词	品牌词	○	—	—

六个圆圈。

唯一的新东西是：这一篇之后，我知道该怎么填了。

我知道要先出三类问句，知道要开联网，知道要隔天复测，知道每一格该记什么。

这些都不是结果。但这些是"能测出结果"的前提。

而且我现在能说一句更实在的话了：

这个系列做了七期，数据一直是 0。这件事本身，就是这一篇最诚实的证据。

我没有先做出一堆漂亮数字再来教你，我是先把自己摆在测试台上，然后告诉你现在测出来是什么。

下一次公布：第 08 篇文末。

写在最后

这一篇，我只干了一件事：

把"GEO 从哪开始"这个问题，从"怎么优化"改成了"先测一遍"。

拆开是三件：

AI 认识你 ≠ AI 推荐你——96% 对 89%，中间隔着的全是生意
三类问句，缺一不可——品牌词是照镜子（99.9%，废话），品类词才是考场（12.2%，残酷），问题词是你免费出的题（0.10%，名字被抹掉）
六平台 × 六问句，一格一个字——这张表抄下来就是你的基线

但请你一定带走这一句，不然这一篇就白读了：

没有基线，任何效果都无法证明。

这句话有两个方向都用得上：

对着你自己——你不知道现在什么样，就不知道三个月后变没变。

对着别人——他拿不出基线，你就没法判断他到底干没干活。

这也是这个行业黑盒的根。 不是所有人都想骗你，是连想好好给你看的人，都没法给你看。

所以今天你只需要做一件事：

去测你自己的那一版。

测完把它存好。

它现在什么都证明不了。但它将来能证明很多事。

觉得有用就点个赞、在看吧——顺手把那张检测表存下来，三个月后你会庆幸今天测过。

这一篇读完，你应该能做到： 给自己出三类问句（品牌词 / 品类词 / 问题词），在六个平台各跑一遍，把结果填进一张 6×6 的表，并记录每个"有"或"错"的格子背后的描述与引用来源——也就是拿到属于你自己的第一份 AI 可见度基线。

下一篇预告： 第 3 阶 · 第 08 篇《让 AI 愿意引用你，真正有效的只有 5 个动作》——体检做完了，知道自己站在哪了，接下来是动手改。这一篇要给的是全系列收藏率最高的一份：五个可以直接照着改的动作，每个都配"改前 / 改后"的句子对照。同时我会先泼一盆冷水：网上疯传的"提升 40%"说的根本不是流量，而且同一套动作，排第一的人做了可能反而掉。下一篇讲清楚为什么。