先看现状
用公开模型直接提问，记录品牌当前在答案里的样子。
把 AI 可见度这件事讲清楚
这里记录 GEOC｜中国生成式引擎优化的公开观察：国内主流 AI 怎么回答、品牌如何自测、内容怎么写才能被 AI 读懂、愿意引用。
内容分类
三类内容，对应三个判断问题
内容中心不是营销文章列表，而是一个可复盘的资料库。你可以从实测看现象，从方法看原因，再从基础文章开始自己验证。
平台实测
实测 GEOC 官网的 AI 可读性：robots、sitemap 与结构化数据有没有打架？
以 GEOC 官网为真实样本，公开检查 robots、Cloudflare Content Signals、sitemap、llms、feed、canonical 与结构化数据，区分可访问、获准抓取和实际采用。
方法论文章品牌事实底稿怎么做？从资料盘点到版本维护的完整指南
从资料盘点、字段拆分、冲突裁决和证据记录入手，建立可持续同步到官网与 GEO 内容的品牌事实主版本。
行业观察AI 搜索越来越重视来源链接：品牌官网怎样成为可引用信源？
结合 Google 与 Bing 的官方更新，分析来源链接在生成式搜索中的作用，并给出品牌官网从可发现、可理解到可核验的信源建设框架。
模型实测两类 AI 品牌推荐问题对照：地域品类与全国品类，模型在判断什么？
基于豆包与 DeepSeek 两次脱敏记录，对照地域品类和全国品类问题所依赖的公开信号与复测方法。
方法论文章GEO 内容更新后：该改原页面，还是新写一篇？
品牌资料或 AI 回答变了，该改旧页面还是新增文章？用信息责任、事实时效和用户任务做判断。
模型实测实测 DeepSeek：问"系统门窗哪个品牌好"，它会推荐谁？
不限地域的全国品类推荐问题，观察 DeepSeek 主动点名哪些系统门窗品牌、如何排序定位、依据什么理由。
模型实测实测豆包：搜"重庆木地板"，它主动推荐了谁？
围绕"重庆木地板"这类地域 + 品类的真实提问，观察豆包是否主动点名某个本地品牌、如何描述、以及为什么会优先提及它。
方法论文章品牌内容怎么写，AI 才更容易理解和引用？
从事实底稿、页面分工、段落结构、证据表达和复测维护五个方面，建立一套清楚、可核实的品牌内容系统。
方法论文章AI 为什么会提到有些品牌，却忽略另一些？
从品牌实体、用户场景、公开信源和答案验证四个层面，理解 AI 如何形成品牌答案。
基础知识花 10 分钟，自己测一测：你的品牌在 AI 回答里是什么样子
打开 DeepSeek、豆包或 Kimi，围绕品牌、品类和对比选择提问，记录 AI 是否提到你、怎么描述你、引用了哪些来源。
基础知识GEO 常见问题：能保证豆包一定推荐我吗？多久能看到变化？
客户找我们聊的时候，问得最多的就是这几个问题。我们把回答原样写在这里，你可以先看完再决定要不要联系我们。
阅读顺序
建议这样读
如果你是第一次接触 GEO，可以按这个顺序理解：先自测，再看实测记录，最后看方法文章，学怎么把内容做对。
拆分问题
区分是没有被提及、描述不准，还是引用来源不稳定。
补齐信源
让公开内容更清楚地说明品牌、服务、场景和可信依据。
持续复测
模型答案会变化，复测能帮助判断建设是否真的产生影响。