GEO 工程系统 · GEO Engineering System
AI 说的你，和真实的你，差多远？
GEO 工程系统 把「AI 怎么描述你」变成一条可复测的曲线： 按固定问题集观测、把事实核准入库、按平台偏好成稿、在客户账号环境内分发， 最后用同一批问题再测一次。每一轮复测，都更准一点。
- 不承诺排名
- 不做刷量
- 数据归客户
- 观测 · 基线四项指标
- 采真 · 事实库 v1
- 选题 · 问题集 v1
- 成稿 · 平台化初稿
- 分发 · 发布与回读记录
- 复测 · 本轮对比 + 下一轮清单
一句话说清
互拓技术自研的 GEO 工程系统：按固定问题集观测主流 AI 如何描述一个品牌，把企业事实整理成可核验的口径，按平台风格生产内容，并用同一批问题复测。系统以 SaaS 方式交付，不交付源码。
观测 → 事实 → 选题 → 成稿 → 分发 → 复测，用同一批问题跑完一圈。
人工做 GEO，卡在四件事上
不是不努力，是这套活本来就该由系统跑。
人工问不完。多个平台 × 几十个问题 × 多轮复测，靠人一条条记，成本高且不可复现。
跨月没有基线。「上次 AI 怎么说」只能凭印象，改没改善说不清，也没法向老板证明。
报告到执行断层。诊断完不知道谁改、改哪一句、改完什么时候复测，最后又回到拍脑袋。
全靠人扛。问题集在表格里、回答靠截图、复测靠记忆 —— 没有系统助力，观测、成稿、复测各干各的，换个人接手就得重来一遍。
六件事，一件件摊开
每项能力都写清楚「机器做什么、产出什么」，不拿概念充数。
AI 可见度监测
按固定问题集，在 DeepSeek、豆包、千问的 API 与网页版通道各跑一遍，记录品牌是否被提及、排在第几、描述是否准确，并留下每条回答引用的站点。
- 四项指标与样本量
- 每条回答的引用来源
- 跨轮次的漂移对比
企业事实核验
从企业官网与授权资料里采集事实，生成候选条目，由人逐条确认后入库，形成名称、地址、成立时间、资质、业务范围、关键数据都能对得上的一套口径。
- 品牌口径表
- 信息矛盾清单
- 每条事实的来源
GEO 意图词库
按品牌词、品类词、对比词、长尾词四类扩展问题，叠加平台热榜与搜索下拉词，收敛成一份可复测的问题集，而不是拍脑袋想几个问题。
- 可复测问题集
- 意图分层
- 平台热词与下拉词
平台风格化写作
按 DeepSeek、豆包、千问、Kimi、元宝各自的回答偏好，把同一份事实写成不同版本。事实必须来自事实库，缺的标出来，不编。
- 平台适配长文
- 事实引用清单
- 待补充项
内容分发与巡检
在客户自己的账号环境里发布、回读、巡检（需要客户授权与设备），把发布记录与回读数据回写到系统，形成可追溯的执行记录。
- 发布记录
- 回读数据
- 异常与失败清单
口播短视频生产
同一份事实，生成文字卡、分镜、配音与成片，供视频号、抖音等渠道使用；品牌片头与版式按品牌预设，不套模板感。
- 分镜脚本
- 成片
- 品牌片头
一圈跑完，回到起点
复测结果不是终点，而是下一轮的基线：一轮跑完，下一轮就从这里开始。
用固定问题集跑一轮基线，先知道 AI 现在怎么说你。
产出：基线四项指标从官网与授权资料采集事实，人工确认后入库。
产出：事实库 v1把意图词、热词、下拉词收敛成问题集与内容清单。
产出：问题集 v1按平台偏好成稿，事实逐条回指事实库。
产出：平台化初稿在客户账号环境内发布与巡检，回写执行记录。
产出：发布与回读记录用同一批问题再跑一遍，对比变化，定下一轮动作。
产出：本轮对比 + 下一轮清单第 6 步的输出直接成为第 1 步的输入；每一轮的证据都留在系统里，不靠人记。
一份报告里有什么
不是一张排行榜，是一份能交接、能复测的作业记录。
- 问题集与样本量（品牌词 / 品类词 / 对比词 / 长尾词）
- 观测平台与通道（写具体，不写「全平台」）
- 四项指标：提及率 / 前三提及率 / 首位提及率 / 信息准确率
- 每条回答的引用来源（站点归并后可下钻）
- 信息矛盾清单（官网 vs 工商 / 地图 / 媒体）
- 竞品占位与信源差异
- 下一轮动作清单（按投入产出比排序）
报告为交付制：人出报告并讲解，不提供在线自助订阅；报告、事实库、问题集归客户所有，可导出。
四项指标（报告里逐项给数）
- 提及率：在 N 次提问中，AI 回答里出现品牌名称的比例。最基础的一项，也最容易被注水 —— 在回答末尾带一句也算提及。
- 前三提及率：品牌出现在回答前三个被推荐对象中的比例。AI 回答有强顺序偏好，排进前三才真正有获客价值。
- 首位提及率：品牌被第一个推荐的比例。这是最贵的指标，通常对应「这个行业的代表企业」的心智位置。
- 信息准确率：品牌相关描述（行业、地址、成立时间、业务范围）与事实一致的比例。提到了但说错了，比不提更糟。
先把「做不到」说清楚
GEO 服务商自己的官网如果信息失真，四项指标里的「准确率」第一个失分。
不保证「被 AI 提到」
AI 的回答由模型版本、上下文与检索结果共同决定。我们只对「同一问题集下的指标变化」负责，不对单次回答做承诺。
不是实时
按批次采集、按周期复测；一轮通常当天出数，但不是秒级监控，也不做「实时榜单」。
不是「全部 AI」
当前覆盖 DeepSeek、豆包、千问的 API 与网页版通道，名单随通道配置变化，以演示时的实际列表为准。
不替代人的判断
结构化数据部署、信源关系、合规审核仍由人完成；系统负责把事实、证据与执行记录摊开，不替你做决定。
不交付源码
系统是 SaaS 产品：账号制按订阅使用，不交付源码。报告、事实库、问题集可以导出带走。
我们不做的事
- 不做刷量、点击农场、批量水帖
- 不做语料投毒、伪造引用来源
- 不承诺「一定被 AI 提到」这类做不到的保证
- 不恶意贬低或伪造竞品信息
依据 T/CGCC 119-2026：制造虚假信息、伪造引用来源、批量生成低质同质内容、恶意贬低竞品属于重大违规。
机器跑作业，人做判断
买系统不是买「全自动」；下面这张表把分工写死，避免期待错位。
| 环节 | GEO 工程系统 承担 | 人承担 |
|---|---|---|
| 基线诊断 | 跑固定问题集、出四项指标 | 选问题集、判读、定优先级 |
| 实体信息统一 | 采集事实、生成候选、维护口径表 | 与工商 / 地图 / 媒体核对并改文案 |
| 结构化数据部署 | （不生成 JSON-LD） | 编写并验证全站结构化数据 |
| 内容资产 | 选题、平台化成稿、事实回指 | 审核事实、把关节奏与合规 |
| 分发与巡检 | 账号环境内发布、回读、记录 | 媒体关系、平台规则、异常处置 |
| 复测与复盘 | 同一问题集复测、输出对比 | 月度复盘、定下一轮动作 |
怎么接进来，数据归谁
SaaS 账号制，开箱即用；不交付源码，报告与数据可导出带走。
账号制
开通即用，按品牌数与题量配置；不需要装插件，浏览器直接进。
数据归你
报告、事实库、问题集归客户所有，可导出；服务按订阅周期提供。
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关于 GEO 工程系统的常见问题
包括「和排名工具有什么不同」「支持哪些 AI」「能监测竞品吗」，以及我们做不到的部分。
「全自研」—— 从观测采集、事实库、选题、成稿、分发到复测，六段能力都在我们自己研发的系统里，不靠拼几个外部工具凑一条流程；
「持续研发」—— 系统在持续更新，能力按轮次往上加（官网介绍可能落后于最新版本）；
「完整生命周期管理」—— 从基线观测到分发、复测，一条链路跑完，报告带样本量、引用来源与跨轮变化，不是一张排行榜；
「强大稳定的工具集合」—— 六项能力既能单独用，也能串成一条流水线。
看一眼 AI 现在怎么说你
留一个品牌名和官网，我们跑一轮小样本，演示时直接看结果（约 20 分钟）。 你也可以先做一次免费诊断，再决定要不要把系统接进来。