企业 AI 增长顾问的诊断专题
GEO 原生 AI 可见性诊断
从企业实际会被问到的问题出发，观察原生 AI 如何呈现公开信息，并识别需要核对、补强或澄清的数字资产。
企业在哪些 AI 入口出现？
逐一记录适合目标采购场景的原生 AI 入口，区分企业、产品、能力和行业信息分别在哪里出现。
哪些采购问题能触发企业？
围绕采购方的实际提问观察触发条件，避免只用品牌名或单一关键词判断企业是否可见。
AI 引用了哪些公开信源？
核对回答中可见的官网、媒体、目录和其他公开页面，确认每项信息的来源、时效和可追溯性。
为什么品牌有时出现、有时消失？
通过重复观察比较不同入口、问题表达和时间下的回答，识别不稳定呈现背后的信息边界。
AI 生成了哪些未经证实的企业能力？
标出回答中没有公开证据支持的产品、资质、服务范围或案例描述，避免扩展事实被误当成企业事实。
企业下一步应该补什么数字资产？
将观察结果转为可核对的补强清单，例如第一方事实页、产品资料、案例证据、结构化信息和公开说明。
六步方法
入口覆盖 → 问题触发 → 信源核对 → 重复观察 → 扩展事实风险 → 数字资产补强。每一步都记录观察依据与待确认项，让下一步建设回到可公开验证的事实。