第 61 卷

综合评分快速判断当前 GEO 基础水平确认评分口径和测试样本，不把一次分数当永久结论。

关键发现找到最影响结果的短板每条发现都要能回到具体平台、具体问题、具体回答。

风险提示提前发现会影响推荐的负面因素区分事实风险、内容缺口和模型误解。

比如 WeSight 仅支持 macOS Apple Silicon 这类产品边界，如果官网、README 和外部资料没有解释清楚，AI 可能会在推荐时附带限制提醒，甚至把它排除在部分用户需求之外。

报告模块二：AIVO 评分，看清短板在哪

把 GEO 拆成四个维度：AI 搜索可见度、基建完善度、竞品对比优势、舆情健康度。这个拆法比单一总分更有价值，因为它能告诉你到底是“没人提你”，还是“有人提你但说不准”，或者“竞品资料更强”。

报告模块三：用户画像与意图漏斗偏移

很多品牌做内容时只写自己想表达的卖点，但 GEO 更关心用户真实怎么问。公众号案例中，专家发现用户在大模型里更容易提出“有没有能统一管理多个 AI Agent 的桌面软件”这类问题。这意味着用户关心的是场景和

任务，而不一定知道你的品牌名。

报告模块四：搜索可见性，提及率就是新的排名

在传统搜索里，用户至少还会看到一页链接；在 AI 搜索里，用户往往只看一段回答。品牌是否被提及、在什么位置被提及、是否被作为推荐项出现，就成了新的“搜索排名”。

报告模块五：数字基建，先让 AI 有可信资料可读

GEO 不是只靠“发声量”。生成式 AI 需要可引用、可验证、相互印证的可信来源。把基建评估拆成三类：官网评估、自媒体矩阵、权威媒体背书。