METHODOLOGY

一套可以解释、复核和持续优化的GEO方法

不把偶然出现包装成稳定排名。保留问题、时间、平台、原始回答和判定依据,让每次优化都有迹可循。

标准工作流程

从用户问题到发布复测,形成闭环。

STEP 01业务与问题库

按认知、比较、决策和购买场景构建问题。

STEP 02基线监测

记录平台、模型、日期与原始回答。

STEP 03竞品与信源

拆解谁被推荐、推荐理由和可见来源。

STEP 04内容与分发

完善品牌事实、问答内容和第三方信源。

STEP 05复测迭代

用同口径样本比较阶段性变化。

我们如何定义指标

指标判断方式不能代表什么
品牌提及率设定问题样本中出现品牌的回答比例不是平台总曝光量
推荐位品牌在回答列表或正文中的相对位置不是永久固定名次
推荐场景品牌在哪类需求、地区或人群下出现不直接等于成交
竞品差距同一批问题下品牌与竞品的表现差异不是对竞品全网声量的统计
信源线索回答中可观察的引用、链接及事实一致性无法还原模型全部训练来源
AI回答会受时间、模型版本、账号状态和上下文影响。报告中的结论必须同时注明样本口径与检测日期。

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