一次 AI 可见性诊断应该看什么

诊断不是随手问几句 AI，而是用稳定问题池和指标口径，还原品牌在 AI 答案里的真实位置。

先看问题池，而不是先看截图

很多所谓 GEO 诊断，只是截几张 AI 回答图，然后告诉客户“你出现了”或“你没出现”。这不够。截图只能说明某一刻、某一个问题、某个平台的结果，不能说明品牌在用户决策链里的真实位置。

专业诊断应该先建立问题池。问题池要覆盖触发、探索、评估、行动四个阶段。触发阶段看用户还没有品牌概念时会问什么，探索阶段看用户如何了解品类，评估阶段看用户如何做品牌对比，行动阶段看用户如何询价、联系和下单。

跨平台采样才有判断价值

同一个问题，在 DeepSeek、豆包、Kimi、通义千问、腾讯元宝里的回答可能完全不同。有的平台偏媒体，有的平台偏社区，有的平台更重视官网和百科，有的平台会把电商、短视频、公众号内容纳入回答。

所以诊断不能只测一个 AI。至少要覆盖企业目标用户常用的几类入口，并保留原始回答、回答时间、问题文本和平台信息。没有原始证据的诊断报告，后面很难复核，也无法判断优化是否真的有效。

核心指标要能解释业务问题

可见率：品牌是否被提及，说明 AI 是否知道你。

首提率和 Top 位：品牌在答案中靠前还是靠后，说明推荐强度。

推荐率：AI 是否明确把品牌放进候选或建议名单。

正向率：回答是否准确、积极，是否存在误解或负面描述。

信源结构：AI 引用了哪些页面、媒体或平台，说明信任来自哪里。

竞品结构：哪些竞品更容易出现，出现的原因是什么。

诊断最有价值的部分是原因

只告诉客户“可见率 20%”没有意义。真正重要的是为什么只有 20%。是官网没有对应页面，还是内容只讲产品不讲场景？是竞品在垂类媒体里有更强证据，还是 AI 引用了过期资料？是品牌名称容易混淆，还是联系方式不一致？

这些原因会直接决定后续动作。如果问题是官网结构，就优先补页面和 FAQ。如果问题是信源薄弱，就优先做垂类渠道和案例引用。如果问题是 AI 描述错误，就需要建立统一品牌知识库，让多个来源一起校正事实。

一份好诊断要落到行动表

最终报告不应该停留在分析层。它要转成 30 天、60 天、90 天的动作：哪些页面要改，哪些文章要写，哪些 FAQ 要补，哪些信源要铺，哪些平台要重点复测，哪些指标作为下一轮验收标准。

晨天智策做 GEO 诊断时，会把问题池、原始回答、指标、竞品差距、信源缺口和行动建议放在同一套交付里。客户看到的不只是一次结果，而是一条可以执行、可以复盘、可以迭代的增长路径。