Diagnosis

GEO 基线诊断

客户接洽后共创诊断关键词,跨主流大模型问询,用五项 AI 指标量化品牌在生成式答案中的现状,作为监测与优化的起点。

本页右侧为翻页示意:关键词确认、多模型问询、五维指标统计、诊断报告交付。

—— BASELINE DIAGNOSIS

关键词驱动的 GEO 诊断
先问对词,再量清 AI 里的品牌位置

当客户找到我们后,我们会与您共同确定本阶段要测量的关键词清单;随后在 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等主流大模型中发起同口径问询,并汇总下列五项核心指标,形成可对接全场景监测的数据基线。

关键词共创

围绕品牌主词、产品与购买意图梳理诊断词表,售前会议一次对齐测量范围。

多模型问询

在 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等主流大模型中,用同一批关键词发起标准化提问。

五维指标报告

输出 ACR / AMS / AEA / ABV / AIC 等口径的基线分值与解读,支撑是否进入监测与优化。

Step 1 · 关键词

本阶段诊断词表(示意)

GEO 优化 私有化部署 企业知识库 AI 搜索营销 + 添加词

与客户共同确定测量关键词后,进入各大模型同口径问询。

ChatGPT Claude Gemini DeepSeek Perplexity

同一关键词 · 多模型并行问询(示意)

  1. 确定关键词

    与客户共创诊断词表:品牌主词、品类词、场景词与竞品对照词。

  2. 多模型问询

    在 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等主流大模型中,用同一批关键词发起标准化提问。

  3. 五维指标汇总

    统计 ACR / AMS / AEA / ABV / AIC,形成诊断基线报告,便于对接全场景监测全链路优化

关键词「GEO 优化」基线 · 示意分值(非真实数据)

ACR · AI 引用率62%
AMS · AI 提及稳定性71%
AEA · AI 实体权威度58%
ABV · AI 品牌声量45%
AIC · AI 问题覆盖度39%
PDF GEO 基线诊断报告

文档编号 DIAG-2026-048 · 仅供售前评审

执行摘要

基于与客户共创的关键词,在 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等大模型中的问询结果,汇总 ACR / AMS / AEA / ABV / AIC 五维基线,并给出优先改进方向与后续监测可对齐的口径。

五维指标速览

ACR 引用率

62%

多模型引用偏低

AMS 稳定性

71%

跨轮次波动可控

AEA 权威度

58%

实体识别待加强

ABV 品牌声量

45%

竞品提及偏多

AIC 问题覆盖度

39%

长尾场景问答覆盖不足

优先级节选(示意)

  • FAQ / HowTo 结构化 P0
  • 权威出处与数据锚点 P1
  • 产品页事实段落统一 P2

附录 A

指标字典 · 字段与口径说明,便于对接监测订阅与持续追踪。

附录 B

信源与页面清单 · 抓取与引用友好度备注。