AI 搜索诊断
深度检测门店在主流大模型中的提及率、NAP（名称、地址、电话）一致性，以及负面舆情拦截情况，输出可视化诊断报告。
没图案GEO优化 专注于本地生活实体门店的生成式引擎优化。通过结构化数据与信任体系构建，让你的品牌在豆包、Kimi、文心一言等大模型中脱颖而出。
获取 AI 诊断方案深度检测门店在主流大模型中的提及率、NAP（名称、地址、电话）一致性，以及负面舆情拦截情况，输出可视化诊断报告。
基于 Schema.org 协议，为门店定制 FAQ、Menu、Review、LocalBusiness 等结构化数据，降低 AI 理解成本，提升引用概率。
协助商家建立权威背书，优化全网信息源交叉验证，让 AI 算法认定你的门店为“高可信本地实体”，而非营销号。
7x24小时追踪品牌在豆包、Kimi、DeepSeek 等平台的提及情况，监控竞品动态，及时调整 GEO 策略。
| 维度 | 传统 SEO | GEO 优化 |
|---|---|---|
| 核心目标 | 获取搜索排名，争取点击 | 获取 AI 引用，直接截流 |
| 内容形式 | 关键词堆砌，长文章 | 结构化数据，事实陈述，FAQ |
| 信任来源 | 外链数量，域名权重 | NAP 一致性，多源交叉验证 |
| 用户路径 | 搜索 → 点击 → 浏览 → 转化 | 提问 → AI 直接推荐 → 转化 |
| 适用场景 | 信息检索，通用查询 | 本地推荐，决策咨询，榜单生成 |
A: GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是针对 AI 大模型搜索的优化策略。通过结构化数据、高可信度内容和 NAP 一致性，让 AI 在回答本地生活问题时优先引用你的品牌或门店。
A: 传统 SEO 关注“排名”和“点击”，而 GEO 关注“引用”和“推荐”。在 AI 搜索中，用户往往不需要点击链接就能获得答案，GEO 的目标就是让你的品牌成为那个“答案”。
A: 本地生活服务（餐饮、美容、健身）、教育培训、医疗健康、旅游酒店等强决策、强地域属性的行业，是 AI 搜索的高频场景，GEO 收益最明显。