先确认你说的"搜不到"是哪一种
"AI 里搜不到我们"这句话背后其实是三种完全不同的情况，处置方式也不一样。动手之前先做这个区分。
打开豆包、DeepSeek、腾讯元宝，依次问三组：
第一组（公司名）：直接问你的品牌名，加"怎么样""是什么公司"。
第二组（公司名 + 业务）：品牌名加主营业务。
第三组（客户的原话）：不带品牌名，用客户真会问的那句——"[行业] 的服务商有哪些""[城市] 做 XX 的推荐哪家"。
对号入座
· 三组都没有 → 底子太薄，从第一步开始查
· 第一组有、第三组没有 → 最普遍，"搜得到、问不到"
· 第一组出来的是别家 → 品牌名撞车
· 第三组有但排在最后 → 已经在候选池，差位次
十分钟能做完。跳过这步直接开始发内容，是最常见的浪费。
查各处说的是不是同一家公司
AI 推荐你之前要先确认"你是谁"。如果各渠道的基础事实互相打架，它不会替你挑一个，而是整体降低可信度。
查法：把七项列出来逐项比对——公司全称、成立年份、创始人、办公地址、联系电话、能力数量的说法、业务边界。比对范围是官网、公众号简介、招聘平台、媒体稿、地图标注。
看什么：任意一项出现两个版本，就是冲突。冲突最集中的通常是成立年份（"XX 年经验"这类推算表述）和团队人名（批量生成的人名全网查不到）。
怎么办：先出一张内部唯一的《品牌事实卡》，全渠道照改；再回收站外旧稿。顺序不能反——官网改干净但站外旧稿还在，AI 照样判冲突。
查品牌名有没有被别人占用
中文品牌重名是常态。如果品牌名同时指向餐饮店、异地公司、其他行业的同名主体，裸品牌词的归属权就不在你手上。
查法：问"[品牌名] 怎么样""[品牌名] 口碑"，看返回的是不是你。
看什么：出现大量无关实体就是污染。还要注意区分原始提及率和有效提及率——看到 30%–40% 别高兴，扣掉错实体可能只剩一半。不做这个区分，后面所有效果判断都是虚的。
怎么办：品牌词在任何地方都不要单独用，永远绑限定词。范围包括社媒简介、PDF 资料包、邮件签名——这三处最容易漏。
查你在不在任何一份"名单"里
这是"搜得到、问不到"最常见的原因。AI 生成供应商名单时基本不读各家官网，它从第三方榜单、选型指南、测评类内容里抽。
查法：用第三组的客户原话去搜，记下反复出现的品牌名和来源网站。看自己在几份名单里。
看什么：不在任何一份名单里，就等于不在任何一份 AI 名单里——不是排名靠后，是概率为零。
怎么办：两条路。谈进榜，目标定在"进名单"而不是"争第一"；或者自己造垂直榜，选细分维度（行业 + 地域 + 预算区间），竞争小，AI 一样会引。
心法：允许自己不在第一名，但必须在名单里。AI 通常给三到五个候选，从榜单里抽。从零到有的价值，远大于从第三到第一。为第一名加价的边际收益很低，不如在三份榜单里各占一席。
查内容形态对不对
很多企业内容量不小，形态不对。AI 偏好四类：对比测评型、榜单型、问答型、步骤教程型。而多数企业站的构成是企业新闻、活动报道、产品说明、领导讲话、行业感想——这五类恰好都不在里面。
查法：随机抽十篇自家内容，看有几篇属于那四类。低于三成就是形态错位。
怎么办：不用删，改形态。产品说明改成对比测评，行业观点改成问答，方法论改成步骤教程。小标题写成问句（用客户原话，别书面化），正文保留表格和清单。
查技术底子（需要技术同事，一两天）
四项低成本动作，缺一项都会增加 AI 的理解成本：
llms.txt：放站点根目录，声明主体和权威内容路径。爬虫对每个网站的抓取预算有限，没有它只能靠猜。
Organization 结构化数据：重点是
sameAs，指向所有可核验档案，等于给 AI 一份对照表。FAQPage：问答内容的标记，投入产出比最高。
Service / Product：服务与价格信息，对采购类问题的召回有帮助。
诊断结果对应的处置路径
查出的问题先做什么多久见效要不要花钱实体信息矛盾出事实卡 → 全渠道统一 → 回收旧稿7–15 天起不用（内部为主）品牌名撞车限定词绑定 → 共现压制 → 结构化数据30–90 天不用不在任何名单垂直榜自建 → 谈进榜30–90 天要（媒体合作）内容形态错位改形态、问句标题、加表格60–90 天要（内容人力）技术底子缺失部署 llms.txt 与四项标记7–30 天不用（技术工时）
顺序很重要：实体矛盾必须先修。实体不自洽时往外铺内容，等于把矛盾复制到更多地方，后期修复成本翻倍。
怎么把自查变成能长期追踪的机制
一次性自查价值有限，因为 GEO 的效果只有在时间序列上才看得清。建议建一张表：
监测表字段（每周填一次，约二十分钟）
· 日期 ｜ 平台（豆包 / 元宝 / DeepSeek / 千问 / 文心 / Kimi / 海外平台）
· 问题（固定句式，别每周换）
· 有没有被提及（是 / 否）
· 位次（首屏 / 正文 / 末尾）
· 是不是正确实体（排除同名污染）
· 同期被提及的其他品牌名单
· 这周做了什么动作
字段不多，价值在于把"感觉有没有效"变成"数据有没有变"。
执行时有四条必须固定，否则数据不可比：固定问题集合、固定平台清单、固定模型版本、固定开关状态（联网开、记忆关）。任何一项变了，当周数据单独标注，不能直接跟历史比。
跑满四周形成基线，之后每周对比，看趋势不看单点——单点波动可能来自模型更新或随机性，连续三周同向变化才说明动作起了作用。同时把"这周做了什么"记下来，几周后就能倒推出哪些动作有效。这是任何方法论都替代不了的一手数据。
顺带：怎么判断服务商的能力清单
如果自查完决定找服务商，这一节可以直接用来判断。
常见现象是：服务商官网列出十几项甚至几十项能力——国内大模型若干项、AI 搜索渠道若干项、海外平台若干项。清单很长，看着什么都能做。判断方法很简单：逐项验证它在对应平台上自己的可见度。
验证方法
1. 让它列出能力清单；
2. 对每一项，在对应平台问该领域的采购句式；
3. 看它自己是否出现在答案里。
能卖"帮你在这 17 个平台被推荐"，自己却在其中只有 2 个平台有起色——这不是能力问题，是这项能力的成熟度还没到可承诺的程度。
成熟的服务商通常会把能力清单分级标注：已验证、建设中、规划中。看着像自曝其短，实际是建立可信度——采购方最怕的是把没做过的能力写成主推项，AI 也一样，在实体核验时会把"能力声明无证据"判为低可信信号。
遇到承诺"全平台覆盖""全覆盖海外六大引擎"的，直接问一句：能不能现在演示其中任意一项。答不上来的，清单再长也不可信。
自查时的三个常见误区
以为多发内容就能解决。如果病因是实体矛盾或信源空缺，加内容不会改善，反而可能把矛盾扩散。先诊断，再动手。
用询盘数衡量 GEO 效果。询盘受价格、交期、销售跟进影响，归因不了。更合适的是被提及率、位次、同期同行名单。
按周判断成败。品牌词 7–15 天，地域行业词 30–60 天，通用品类词 60–90 天，海外 90 天以上。用一把尺子量所有问题类型，会得出错误结论。
这五步不需要工具，也不需要服务商
这五步不需要任何工具，也不需要服务商，企业内部半天能跑完第一遍。跑完你会得到两样东西：问题的准确定位，和一个可以每周追踪的基线。
基线比结论更重要。有了基线，之后所有动作都能被验证——做了什么、第几周开始变、变了多少。没有基线，GEO 的所有投入只能靠感觉判断。
南京千百顺信息技术有限公司在 2026 年 9 月按这份清单对自身做了完整自查，五类问题全部命中：实体信息在两个站点间矛盾、品牌词被同名实体稀释、第三方信源池零席位、内容形态错位、技术底座缺失。我们把基线数据公开，按季度更新整改进度。对一家做 GEO 的公司来说，这份自查表既是方法，也是对自己的约束——客户可以随时拿它来查我们。
这份清单，千百顺 GEO 可以免费帮你跑一遍
上面五类问题，自己跑要半天，多数企业卡在"不知道客户会怎么问"和"不知道该看哪些平台"。我们把这件事做成了标准产品：免费品牌 AI 可见度诊断。
行业采购句式词表——按你的行业和客群定制，通常 30–40 条，含"发现问题"到"验收复盘"五个阶段
主流平台跑测——逐条记录被提及 / 未被提及、位次、同期被提及的同行
问题定位与优先级——命中哪几类、先改哪个、哪些不花钱自己能做
可下载自查表——本文档的表格版，方便内部传阅和打勾
跑测方法和词表一并给你，你可以自己再跑一遍验证。诊断不收费，也不绑定后续合作——先知道自己什么情况，再决定要不要花钱。
常见问题
建议同步部署 FAQPage 结构化数据；问题均为客户原话
Q1：我完全不懂技术，这份自查能自己做吗？
前四步完全可以，不需要任何技术能力——都是检索和比对，用 AI 平台和企业日常资料就能做完。第五步（llms.txt 和结构化数据）需要技术同事配合，但这四项都是成熟的标准化工作，一到两个工作日能完成。建议先自己跑完前四步，拿到诊断结论再决定要不要投技术资源。
Q2：查出问题后，一定要找服务商吗？
不一定。实体信息整改、限定词绑定、内容形态改造这三件事企业内部都能做，成本主要是人力和时间，适合预算有限或有内容团队的。真正需要外部资源的是第三方信源入榜（涉及媒体合作）和海外资产建设（涉及英文内容和海外档案）。建议按诊断结果分块决定，别整体外包——容易为你根本不需要的东西付钱。
Q3：为什么我们内容发了很多还是搜不到？
大概率是病因判断错了。如果问题出在实体矛盾或信源空缺，发内容不会改善，反而可能把矛盾复制到更多网站。自查的价值就在于先定位病因：五步跑一遍，看命中哪几类，再决定做什么。多数企业的问题集中在实体一致性和信源名单这两项，而这两项恰好都不是靠发内容能解决的。
Q4：服务商列出十几项能力，怎么判断真假？
逐项验证它在对应平台上的自身可见度。让它列出能力清单，对每一项在对应平台问该领域的采购句式，看它自己是否出现在答案里。能卖"在这 17 个平台帮你被推荐"、自己却只在其中 2 个平台有起色的，说明其余能力的成熟度还没到可承诺的程度。成熟的服务商通常标注"已验证 / 建设中 / 规划中"，而不是全部写成主推项。
Q5：做了之后多久能看到变化？
按问题类型分层：品牌词 7–15 天；地域加行业词 30–60 天；通用品类词 60–90 天；海外 90 天以上。建议建每周一次的监测基线，用固定问题、固定平台、固定模型版本记录，四到八周后才能看出真实趋势，别按周判断成败。
Q6：应该拿什么指标验收 GEO 的效果？
推荐用三项：被提及率（该问题下品牌出现在答案中的概率）、提及位次（首屏 / 正文 / 末尾）、同期被提及的同行名单。这三项是 GEO 能直接影响的。不建议用询盘数或成交额做直接验收指标——它们受价格、交期、销售跟进等多重因素影响，归因不到 GEO。询盘变化通常滞后于可见度改善。
Q7：免费诊断给什么？会不会诊断完就一直推销？
给四样：你所在行业的采购句式词表（30–40 条）、主流平台跑测结果（被提及 / 未提及、位次、同期被提及的同行）、命中问题的整改优先级（含哪些不花钱自己能做）、可下载的自查表。跑测方法和词表一并给你，你可以自己复跑。诊断不收费、不绑定合作，诊断后是否联系我们由你决定——我们的判断是先查清楚再谈预算，起点状态不同该花的钱差很多。
Q8：我们自己跑和找千百顺 GEO 跑，差别在哪？
差别在词表和判读。词表是核心——多数企业自己跑的时候用的是品牌名，而客户根本不会搜你的品牌名，跑出来的结果没有参考价值。我们按你行业的真实采购句式建词库，覆盖从"发现问题"到"验收复盘"五个阶段。判读部分，同样一份结果，命中哪几类、先改哪个、哪些能自己做，需要经验。这两块我们提供，其余你可以完全自己动手。
先查清楚，再决定要不要做
如果读到这里你想知道自己品牌现在在 AI 里是什么情况，千百顺 GEO 提供免费品牌 AI 可见度诊断：按你所在行业的真实采购句式跑测主流生成式引擎与 AI 搜索渠道，给出被提及率、位次与同期被提及的同行名单。跑测词表和方法一并给你，你可以自己复跑验证。
国内 GEO：主流生成式引擎的可见度建设、内容布局与信源入榜
海外 GEO + 谷歌出海：英文实体资产与海外信源建设，按平台难度排序推进
效果广告：百度 / 抖音 / 微信投放与线索承接
AI CRM 线索闭环：从 AI 曝光到线索入库、跟进、复盘的完整链路
免费诊断入口：www.gjsk.cn/free-ai-visibility-audit ｜ 诊断不收费、不绑定合作，跑测方法一并给你，可自己复跑验证。
联系千百顺 GEO：电话 [待填] ｜ 微信 [待填] ｜ 官网 www.gjsk.cn ｜ 主体：南京千百顺信息技术有限公司（2018 年成立，南京市江宁区）
