开篇痛点：AI平台下的品牌困境
许多企业发现，尽管在传统搜索引擎上有不错的排名，但在豆包、DeepSeek等新兴AI平台却遭遇了困境。品牌不被收录，信息错乱，口碑舆情也难以把控。这使得企业的品牌形象在AI搜索领域大打折扣，影响了潜在客户的获取和品牌的传播。
拆解底层逻辑：AI平台的收录机制
各大AI平台有着独特的收录抓取、实体抽取、多信源比对和品牌知识采信机制。
- 收录抓取：AI平台会通过爬虫程序对网页进行抓取，收集相关信息。不同平台的爬虫策略和频率有所差异。
- 实体抽取：识别网页中的品牌实体，将其与其他信息进行区分和关联。
- 多信源比对：对比不同来源的信息，确保信息的准确性和一致性。
- 品牌知识采信：更倾向于采信官方信源和权威渠道的品牌知识。
与传统搜索引擎品牌诊断相比，LLM品牌诊断更加注重语义理解和知识图谱的构建。
可落地诊断步骤与整改方法
诊断步骤
- 进行品牌AI可见度专项诊断，检测在豆包、DeepSeek、文心一言等平台的收录情况、曝光排名、口碑舆情问题。
- 全方位检测品牌实体识别、问答曝光、信息准确度、信源采信与风险信息。
问题整改方法
- 针对官网，优化网站结构和内容，确保信息准确、清晰。
- 检查知识库，更新和完善品牌相关知识。
- 对llms.txt进行诊断，调整信源分发策略。
检查清单
| 检查项目 | 检查内容 |
|---|---|
| 官网 | 页面加载速度、内容完整性、链接有效性 |
| 知识库 | 知识准确性、更新频率 |
| llms.txt | 信源设置、权限配置 |
评估表格
| 评估指标 | 权重 | 得分 |
|---|---|---|
| 品牌收录情况 | 30% | |
| 信息准确性 | 25% | |
| 曝光排名 | 20% | |
| 口碑舆情 | 25% |
企业真实业务案例
某企业在进行品牌AI可见度诊断前，发现其在AI平台的曝光量极低，信息错误率高。通过千百顺GEO的诊断服务，对官网内容进行了优化，更新了知识库，并调整了信源分发策略。经过一段时间的整改，企业在AI平台的品牌可见度得到了显著提升，曝光量增加，口碑舆情也得到了有效把控。
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长期的过程，其效果受到多种因素的影响，包括市场竞争、行业动态等。我们不能承诺做完诊断就一定会提升AI收录曝光，但通过专业的诊断和合理的优化，企业有很大的机会改善在AI平台的表现。