在豆包的答案里
你的品牌排第几名？
您的潜在客户正在向 AI 提问，答案里的品牌排序正在影响他们的第一判断！
输入您的品牌名，了解其在 AI 世界里的位置。
模型声量对比
主流大模型品牌提及频次
品牌情感分布
AI应答中的品牌立场分析
从诊断到信源经营
搭好品牌的 AI 推荐闭环
AI 时代不再只靠内容营销。我们先看清 AI 怎么理解你，
再把官网、媒体、问答和行业资料整理成模型适配的的可信信源。
被 AI 看见之后
还要形成可被选择的理由
AI 会压缩信息、比较品牌、给出倾向。
GEO 解决能不能出现，GRO 解决值不值得信任，两个环节缺一不可。
GEO：建设 AI 候选信源基础
用户问「哪家更适合」「有什么推荐」时，AI 会先筛掉大量品牌。GEO 要做的，是把关键信息整理成模型更容易识别、引用和核验的资料。
GRO：校准 AI 里的品牌表达
被提到还不够，怎么被介绍更关键。GRO 会处理过时资料、模糊卖点和不利语义，让 AI 在比较品牌时有更完整、更接近真实优势的资料依据。
双引擎协同
用户看完 AI 回答后，能不能知道下一步去哪里了解。我们把可见度、可信度和客户线索承接串起来，让 AI 问答成为新的品牌入口。
生态合作
来自不同行业的客户
正在用业务验证我们的能力
汇集产业生态伙伴与合作品牌案例，持续建设 AI 时代的可信信源。
生态合作
合作品牌
先被客户采用
再被市场看见
当品牌开始在 AI 搜索场景里被提及，客户会更快确认这项投入是否值得。
好的 GEO 服务，会让“被看见”逐渐变成“被选择”。
核心关注点
文旅目的地服务机构
入境游业务负责人
以前我们做海外获客，主要靠社媒内容和搜索投放。现在游客会直接问 AI：初次来中国怎么玩？路线怎么排？签证和支付麻不麻烦？燕数帮我们把目的地、路线、接待能力和常见问题整理成多语种信源后，我们更清楚知道哪些资料需要补齐，也能按 AI 旅行规划场景持续更新内容。
核心关注点
头部快消品牌
市场总监
我们一开始担心的是：消费者问 AI 选购建议时，品牌会不会被漏掉，或者被一句话讲偏。项目推进后，团队先做了问题场景和竞品位置诊断，再补齐产品卖点、使用场景和权威资料。现在我们看 GEO，不只看有没有出现，更看 AI 有没有把品牌讲到点上。
核心关注点
美妆护肤头部品牌
品牌公关
美妆用户问 AI 时，常常围绕成分、功效、肤质和口碑展开，很少只问品牌名。如果这些信息没有被系统整理，AI 很容易只引用零散内容。燕数帮我们重建了品牌知识资产，也持续关注问答里的表述变化。对品牌公关来说，这已经成为一个需要认真经营的新渠道。
常见问题
SEO 解决的是搜索结果页排名，GEO 关注的是 AI 回答里的呈现方式和引用线索。
以前用户会点开多个网页比较，现在很多人直接问 AI：哪家适合我？有什么方案？风险是什么？
这时，品牌能不能被 AI 正确理解，会影响用户的初步判断。
GEO 关注能不能进入 AI 回答，GRO 关注进入之后怎么被评价。
只出现但说不清优势，用户很难继续了解；口碑很好但经常缺席，也会限制影响范围。
所以我们通常把两件事一起做：先让 AI 找得到你，再让它说得准。
先做基线诊断，一般数周可以看清品牌在不同模型、不同问题场景里的现状。
后续变化取决于行业竞争、信源基础和内容更新频率。我们会持续追踪回答变化、引用来源和竞品动作，避免把 GEO 做成一次性项目。
看一个标准就够了：用户会不会在决策前问 AI。尤其是客单价高、信息复杂、需要反复比较的行业，AI 问答会更早介入用户决策。
我们主要处理公开信息：官网、公开报道、产品资料、行业数据库、已发布内容和品牌允许使用的素材。
不接触用户隐私数据，也不会用违规方式抓取数据。
GEO 的核心是把已有可信信息组织得更清楚，不需要更多私密数据。