让 AI 主动推荐你
优引GEO系统通过 7 维诊断、豆包与 DeepSeek 实测收录和每日可见度监测，把品牌在 AI 问答中的「被提及、被引用、被推荐」变成可度量、可优化、可复盘的闭环。
7 维 GEO 诊断，每一分都有依据
参照 Princeton GEO 研究框架与行业实践，从可引用性到 AI 收录逐项审计，分数全部来自可复现信号。
可引用性
FAQ、列表、表格、标题层级等结构是否利于 AI 直接摘取答案。
权威与信源
E-E-A-T 信号、外链与引用网络背书，缺少数据时如实标注。
结构化数据
JSON-LD 数量、有效性与 Organization/FAQPage 等关键类型。
内容深度覆盖
正文规模、标题结构、FAQ、列表与图片 alt 覆盖。
技术基础
HTTPS、robots、sitemap、llms.txt 与可爬取性。
实体一致性
品牌名、官网、Schema 实体与 AI 回答是否一致。
AI 收录
豆包与 DeepSeek 多轮实测：命中率、情感、负面与幻觉识别。
从监测到优化，每天形成一条反馈回路
监测
每日定时对豆包 + DeepSeek 跑认知、推荐、评价三个场景，每个场景多轮采样，自动重试并记录历史。
分析
识别无信息、幻觉描述、负面内容、推荐位次与官网引用，并按场景权重生成可解释得分。
优化
针对失分场景产出优先级建议：官网内容、FAQ、JSON-LD、权威信源与分发平台。
复盘
按天保留引擎级历史，趋势变化和异常回落一眼可见，优化动作的效果可验证。
为什么品牌需要 AI 可见性
用户的问题正在从搜索框迁移到 AI 对话框。品牌真正需要的不是「排名第一」，而是「当 AI 被问到的时候，它记得并推荐你」。
被引用，而不是被点击
AI 回答通常只引用 3-8 个来源。能否进入这个引用名单，决定品牌在 AI 时代是否还拥有「流量入口」。
第三方信源比自吹自擂更有效
研究显示 AI 引擎更信任第三方提及与社区讨论。知乎、百家号、评测文章是品牌知识网络的一部分。
监测必须每天跑
AI 答案每次生成都会变化，单次采样会误导决策。高频复测、多轮采样和历史留存，是专业 GEO 系统的底线。
常见问题
什么是 GEO（生成式引擎优化）？
GEO 是 Generative Engine Optimization 的缩写，指让品牌内容更容易被 AI 问答引擎提及、引用和推荐的优化方法。与 SEO 追求点击不同，GEO 追求的是 AI 引用。
豆包和 DeepSeek 的实测收录是怎么测的？
系统用品牌名、行业和关键词生成认知/推荐/评价三个场景，每个场景多轮采样调用真实 API，再对回答做结构化判定：是否提及、是否引用官网、情感、位次与负面语境。
我的 API 密钥安全吗？
本地部署采用 BYOK，密钥只存在你机器上的 data/config.json，或通过环境变量注入，不会进入 Git、也不会上传到第三方服务器。
诊断分数低代表什么？
代表 AI 引擎当前没有可靠知识或存在负面认知，需要先补齐官网内容、结构化数据与第三方信源。分数低是诊断价值所在，而不是产品缺陷。
先知道 AI 怎么看你的品牌
30 秒发起一次 7 维诊断，结果真实、可解释、可导出。