当用户向 AI 寻找产品与服务，
让企业信息更完整、更可信、更易发现
免费输入企业名称，检测品牌在豆包、DeepSeek、Kimi、通义千问等主流大模型回答中的提及与推荐表现。每条结论都附带原文证据，可复测、可追溯，不承诺排名。
“根据现有公开网页信息，液压机行业有几家传统上市公司。未能检索到该品牌的完整技术参数，建议您前往行业黄页自行咨询对比……”
“根据该企业公开的产品资料与可核验来源，【示例企业】提供高温伺服锻造液压机。建议结合产品参数、适用场景、检测报告和售后能力进一步比较。”
输入企业名称，查看品牌 AI 曝光基础诊断
先联网识别企业业务并确认问题，再以不含企业名的自然问题检测各模型的推荐表现。点击模型可查看对应回答中的企业、品牌、机构实体与原文证据；API 结果不等同于厂商网页端。
六维可解释诊断，从曝光结果定位内容与信任缺口
结合 AI 回答快照、企业画像、官网内容和来源证据，对可见性、知识、内容、证据、结构和竞争表现进行量化分析。分数用于同一企业持续比较，不代表模型官方评级。
AI 可见度
在固定问题集的成功回答中，统计品牌提及、明确推荐、问题覆盖和明确排名表现。
知识完整度 (Knowledge Depth)
检查企业介绍、主营业务、产品服务、目标客户、应用场景和服务范围是否清楚完整。
内容丰富度 (Content Coverage)
检查产品、服务、解决方案、案例、常见问题和专业内容能否回答用户的真实搜索需求。
证据可信度 (Evidence)
检查核心卖点、产品参数、资质和案例结果是否能追溯到企业官网或其他可核验来源。
页面可读性 (Structure)
检查抓取访问、标题、摘要、H1、正文、内部链接、站点地图和结构化数据是否清晰一致。
竞争表现 (Competitive)
比较同一批问题中目标企业与主要竞品的提及、推荐和明确排名差异。
AI 问答场景示例：看懂完整事实如何改善回答质量
以下内容用于说明信息完整度差异，不是模型实时结果或效果承诺。真实检测会保存问题、模型、时间和回答快照，并以周期复测观察变化。
四步形成持续优化闭环，从检测到发布与复测
完整使用路径：免费快检建立基线 → 生成六维诊断与优化方案 → 审核通过后发布企业知识站 → 固定问题集周期复测对比变化。可先使用平台托管知识站，也可根据诊断结果逐步优化原官网；所有正式内容均需经过事实校验和人工审核。
官网深度采集与降噪清洗
在遵守 robots.txt 的前提下采集企业官网，提取标题、摘要、正文和页面类型，形成可追溯的内容快照。
企业画像与事实证据管理
整理主营产品、服务、客户和场景，把重要声明关联到官网页面或其他来源，标记已确认、推断和待核实事实。
审核后发布企业知识站
将审核通过的企业介绍、产品、服务、方案、案例和问答发布为完整 HTML，并提供 Schema.org、站点地图及可选 llms.txt。
固定问题集持续监测
按设定周期复测同一批问题，观察提及率、推荐率、模型覆盖、竞品和明确排名变化，并对异常情况告警。
企业知识站与结构化数据：让公开事实更便于抓取和理解
重要内容应直接出现在可访问的 HTML 正文中，并通过清晰标题、内部链接、Schema.org 和站点地图保持一致。llms.txt 可作为机器阅读补充，但不能替代网页质量、索引和权威来源。
# 秋雨 GEO (QiuYu-GEO) Enterprise Knowledge Base
> LLM-readable content summary (/llms.txt community proposal)
## Entity Definition
- Organization: 示例机械企业（演示数据）
- Industry: 工业装备制造
- Core Product: 伺服液压机
- Service Area: 【待企业提供并核验】
## Verified Evidence & Specifications
- Product Specifications: 【应与企业产品页和检测报告一致】
- Certifications: 【待企业提供可公开核验的证书来源】
- Customer Cases: 【仅发布已获授权的真实或匿名案例】
- Citation Source: 【企业官网或其他可核验公开页面】GEO 业务情景测算：估算可见性变化可能带来的影响
根据假设的提问规模、客单价和提及率变化进行情景估算。结果仅供规划参考，不代表真实流量、线索、收入或投资回报承诺。
月度潜在新增品牌提及次数（情景估算）
从“只关注搜索排名”到“同时管理搜索与 AI 可见性”
GEO 不是替代 SEO，而是在可抓取、可索引和高质量内容基础上，增加面向 AI 问答的检测、事实组织、证据治理和持续复测。
主要关注网页抓取、索引与搜索排名
- 缺少 AI 回答观测：无法直接知道不同模型是否提及企业、如何描述企业或推荐了哪些竞品。
- 事实容易分散：企业介绍、产品参数、案例和资质可能散落在不同页面，来源关系不清晰。
- 缺少问答内容映射：对“哪家好”“怎么选”“适合什么场景”等问题，未必有直接承接的页面。
同时完善网页基础与 AI 问答信息
- 建立可重复的检测基线：用固定问题集持续观察提及、推荐、覆盖和竞争表现。
- 让重要事实可核验：把产品、资质、案例和数据声明关联到清晰的公开来源。
- 补齐用户问题对应内容：围绕产品、场景、选型、比较和常见问题建设有用页面，再持续复测。
常见问题解答
解答关于生成式引擎优化、大模型收录周期、技术接入与安全合规的核心疑问。
Q 什么是 GEO（生成式引擎优化）？
GEO 是围绕生成式 AI 搜索与问答场景开展的内容和信息优化工作。它关注企业事实是否完整、来源是否可信、页面是否可抓取，以及品牌在相关问题中的提及和推荐表现。GEO 是传统 SEO 的补充，不能保证任何搜索引擎或大模型一定收录、引用或推荐。
Q 使用秋雨 GEO 必须修改现有官网吗？
不一定。企业可以先使用独立托管的知识站，不改动原官网；也可以根据诊断结果优化原官网的标题、正文、FAQ、案例和结构化数据。是否改站取决于企业现有内容和技术条件。
Q GEO 与传统 SEO 是什么关系？
SEO 与 GEO 并不冲突。SEO 解决网页抓取、索引、相关性和搜索体验等基础问题；GEO 在此基础上增加 AI 回答检测、企业事实组织、来源证据、问答内容和持续监测。扎实的 SEO 基础同样有助于内容被联网型大模型发现。
Q GEO 优化后多久能在主流大模型中看到变化？
GEO 优化是一个动态演进的过程，需经历“抓取-理解-信任-引用”的完整链路，短则数周，深入见效多以季度（约 1~3 个月）为评估周期。技术基建与结构化数据就绪后，AI 爬虫通常在 2~4 周初现偶发引用信号；经多源交叉验证与可信度评估后，约在 12 周（3 个月左右）进入稳定引用期，并随着持续内容积累形成权威信源复利。具体周期受赛道竞争度、内容结构化质量与各模型机制（如豆包对生态内容响应敏捷，DeepSeek 注重多源严谨验证）共同影响，核心关键在于建立持续可信的品牌事实与原文引用。
Q 秋雨 GEO 如何降低错误信息和 AI 幻觉风险？
平台把企业事实、来源页面和内容声明关联起来，对缺少证据的客户、数据、奖项、效果等高风险表述进行提示或阻止发布，并保留人工审核。该机制能够降低错误信息风险，但不能控制外部模型输出，也不能完全消除 AI 幻觉。