WHY GEO
AI 搜索改变了官网优化的判断标准
传统 SEO 仍然重要，但 AI 答案会重新组织信息入口、证据结构和品牌呈现方式。
01从排名到答案席位
用户不再只看搜索结果页，而是直接让 AI 推荐、对比和总结。官网需要成为模型愿意采信的候选来源。
02从关键词到证据结构
页面要让模型读懂品牌实体、产品事实、FAQ、案例和可引用来源，而不只是重复关键词。
03从一次优化到持续复扫
AI 答案会随内容、竞品和平台策略变化，需要持续追踪提及、引用和竞品替代。
DUAL ENGINE
用规则确定边界，用 AI 判断答 案价值
规则引擎负责稳定地发现技术和结构问题，AI 引擎负责模拟真实答案场景。两者结合后，诊断结果才既可靠又能推动业务执行。
Technical Baseline规则引擎
检查抓取、robots、Schema、Meta、页面结构和实体信号，先确认模型是否读得到。
Answer SimulationAI 判断
模拟真实提问，判断页面是否能被引用、复述和推荐，识别品牌缺席与竞品占位。
Business Routing场景优先级
结合行业、购买路径和团队资源，把诊断结果转成清晰的执行顺序。
WORKFLOW
5 步把诊断变成持续优化闭环
每一步都对应明确交付物，避免报告停留在“看起来有道理”。
01
目标拆解明确品牌、产品、目标客户问题和 AI 平台范围。
02
页面扫描扫描首页、产品页、内容页，定位抓取和结构风险。
03
答案模拟用真实 Prompt 测试品牌是否被提及、引用和推荐。
04
策略排序按影响范围、修复难度和业务价值生成优先级。
05
复扫复盘持续追踪分数、答案变化、引用来源和竞品差距。
FOR TEAMS
让增长、内容和技术团队围绕同一套优先级协作
GEO 工作不应该分散在多个表格里。我们把风险、建议和复扫结果放进同一套判断框架，让团队更容易推进。
企业级数据边界
多站点工作区
面向 AI Agent 可读
增长与品牌
看清品牌在 AI 回答中的位置，判断预算和内容投入优先级。
内容与 SEO
把实体、FAQ、案例、引用和段落结构沉淀为可复用的页面资产。
研发与站点运营
用结构化清单减少沟通成本，快速修复抓取与 Schema 风险。