开篇痛点
许多企业发现，在传统搜索引擎上品牌有不错的排名，然而在豆包、DeepSeek等AI平台却遭遇难题。品牌可能未被收录，信息呈现错乱，口碑舆情也难以把控。这让企业的品牌推广效果大打折扣，无法在新兴的AI搜索领域获得应有的曝光和认可。
拆解底层逻辑
收录抓取机制
各大AI平台通过爬虫程序对网页进行抓取，不同平台的爬虫规则和频率有所差异。例如，豆包更注重网页的时效性和内容丰富度，DeepSeek则对网页的结构和代码质量较为关注。
实体抽取机制
平台会从抓取的网页中抽取品牌实体信息，识别品牌名称、产品、服务等关键要素。准确的实体识别有助于品牌在AI搜索中被正确展示。
多信源比对机制
为保证信息的准确性，AI平台会对多个信源的信息进行比对。如果不同信源的信息存在冲突，可能会导致品牌信息错乱或不被采信。
品牌知识采信机制
平台倾向于采信官方信源和权威媒体的内容。如果企业的官方网站信息不完整或不准确，可能会影响品牌在AI平台的收录和展示。
可落地诊断步骤与问题整改方法
诊断步骤
- 品牌实体识别检测：检查品牌在AI平台是否被正确识别，包括名称、logo等信息。
- 平台收录状态检查：查看品牌在豆包、DeepSeek、文心一言等平台的收录情况。
- 问答曝光检测：了解品牌在AI问答中的曝光表现，是否有相关问题和回答。
- 官方信源采信检查：确认官方网站等信源是否被平台采信。
- 信息错误排查：查找品牌信息中是否存在错误或不一致的地方。
- 口碑舆情风险排查：监测品牌在AI平台的口碑和舆情，及时发现潜在风险。
问题整改方法
- 优化官网内容：确保官网信息完整、准确、及时更新，提高官方信源的质量。
- 完善知识库：建立品牌知识库，提供详细的产品和服务信息，方便平台抓取和采信。
- 规范llms.txt文件：通过设置llms.txt文件，引导平台爬虫抓取和收录网页。
- 优化信源分发：将品牌信息分发到多个权威渠道，提高信息的可信度和覆盖面。
- 及时纠错：发现信息错误或不一致时，及时进行更正和统一。
- 舆情管理：建立口碑舆情监测机制，及时处理负面信息，维护品牌形象。
检查清单与评估表格
以下是一份简单的检查清单示例：
| 检查项目 | 检查内容 | 是否通过 |
|---|---|---|
| 品牌实体识别 | 名称、logo等信息是否正确 | |
| 平台收录 | 是否在各大AI平台收录 | |
| 问答曝光 | 是否有相关问题和回答 | |
| 官方信源采信 | 官方网站等信源是否被采信 | |
| 信息准确性 | 是否存在错误或不一致 | |
| 口碑舆情 | 是否存在负面信息 |
真实业务案例
某企业在传统搜索引擎上排名较好，但在AI平台的曝光度极低。通过千百顺GEO的品牌AI可见度诊断，发现品牌信息在多个AI平台存在错乱，官方网站内容不完整。根据诊断报告，企业对官网进行了全面优化，完善了知识库，并规范了信源分发。经过一段时间的整改，企业在AI平台的收录情况明显改善，品牌曝光度和口碑也得到了提升。
效果边界说明
需要说明的是，品牌AI可见度诊断和优化是一个复杂的过程，受到多种因素的影响。虽然我们的诊断和优化方法具有一定的科学性和有效性，但不能保证100%提升品牌在AI平台的收录和曝光。企业需要根据自身情况，持续投入和优化，才能取得更好的效果。