免费AI可见度诊断：10分钟看清品牌在AI里的真实处境

分类：行动转化
适用读者：想了解品牌在 AI 回答中真实处境的企业负责人、市场人员
阅读时长：约 9 分钟

核心结论（先给答案）

想知道自己的品牌在 AI 里什么处境，不用先买工具，也不用等服务商排期，10 分钟就能做一次够用的体检：准备 10 个客户真实会问的问题，在豆包、DeepSeek、Kimi、文心一言、腾讯元宝、通义千问里各问一遍，拿张表记下三件事——我们出不出现、被怎么描述、引用了谁。做完，品牌在 AI 里是缺席、错位、信息过时还是被竞品压制，基本一目了然。

自测之后按结果对号入座：完全不出现，先查官网和公开信源底座；出现但信息错误过时，先更正实体信息；只在品牌词里出现、服务词和场景词里没有，补内容矩阵；被竞品压制，做信源厚度和差异化内容。顺序别搞反，很多企业跳过诊断直接批量发内容，做了两个月发现力气花错了层。

CNNIC 第57次报告显示，截至 2025 年 12 月我国生成式人工智能用户已达 6.02 亿人。客户在找供应商、做对比时，先问 AI 的比例还在涨。花 10 分钟看清楚自己在这个入口里的处境，是后面所有决策的起点。

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一、自测前的三个准备：题、环境、记录表

先讲怎么测才准。同样的问题，登录状态、提问时间、上下文不同，AI 给的答案会有差别，36氪的行业调研也提到提问时间、IP、上下文都会影响结果。为了让结论可对比，自测时做三件事：

• 用无痕窗口或退出账号，六个模型保持同样的登录状态，避免历史对话影响结果；
• 每个问题开新对话问，不在同一个对话里连续追问，防止上下文串味；本地类问题带上城市名，模拟真实客户问法；
• 准备一张记录表，逐题记下：出不出现、排在第几个被提到、原话怎么描述我们、引用了哪些链接。截图可以留，但不能只存截图——后面复测要逐题对比，文字记录才好用。

二、10个问题怎么配：四层意图都要覆盖

题不在多，10 个就够首轮用，关键是四类意图都配上，别只问公司全称。下面这张表给出配题结构、典型问法和记录重点，时间紧的可以直接照着填自己的品牌和行业。

问题类型	数量	典型问法	看什么
品牌词	2 个	输入公司全称；问"某某品牌是做什么的"	有没有介绍、信息全不全、对不对
业务/服务词	3 个	"城市+业务+哪家公司比较好"；"某业务怎么收费"	名单里有没有我们、排第几、被怎么比较
信息核实	3 个	问地址、电话、营业时间、主营业务	信息是否准确、有无过时内容
场景/价格词	2 个	带具体处境的问题，如"某种情况下该找什么样的公司"	场景类答案里有没有我们的位置

配题时优先用客服和销售记录里的客户原话，别凭想象造句。客户怎么问，题就怎么写——口语化、带着具体条件的问法，才是模型每天真正在处理的问题。做本地服务的，业务词一定带上城市，不带城市测出来的是全国结果，对自己没参考价值。

三、怎么测：六个模型，每个问题问一轮

操作步骤很简单，按这个节奏走，10 分钟左右能测完：

1. 打开六个模型的网页版，全部用无痕窗口，未登录或统一登录状态；
2. 从第 1 题开始，同一问题依次在六个模型里各开新对话问一遍；
3. 每问完一个模型，马上把结果记进表：出不出现、位置、描述原话、引用链接；
4. 10 个问题全部问完后，统计三个数：出现率（60 次提问里我们出现了多少次）、信息准确率（出现的回答里，实体信息说对的有多少）、信源分布（引用里官网占多少、第三方平台占多少）。

如果时间只够测一个模型，选豆包或 DeepSeek——CNNIC《生成式人工智能应用发展报告（2025）》显示，首选产品中豆包占 47.1%、DeepSeek 占 34.0%。但要记住，只测一个模型只能看到局部，正式决策前六个模型都得过一遍，各家的检索范围和信源偏好差别不小。

四、四种典型结果，对应四种处理顺序

测完对照下表，先判断自己属于哪一种，再决定下一步做什么。这张表是这篇文章里最实用的部分，可以直接作为内部讨论的依据。

诊断结果	典型表现	根因	先做什么
缺席	品牌词也几乎没有介绍	官网技术底座差、公开信源少、实体信息未被识别	查官网能否正常抓取，补基础公开信源
信息错误/过时	主营业务、地址、电话说错或说旧	各来源口径不一致，旧信息未更新	核对工商底档，统一各信源信息
只在品牌词出现	问公司名有介绍，问行业问题不被提及	内容只覆盖自己，未覆盖客户问题与场景	按问题词库补问答与场景内容
被竞品压制	推荐名单里位置靠后或全是同行	竞品信源更厚、内容更匹配本地问法	逐题拆差距，补信源厚度与差异化内容

特别提醒"缺席"和"信息错误过时"这两类：别急着写内容。底座没修好、口径没统一，新内容发出去也会被旧的错误信息干扰，模型交叉验证时还是犹豫。先把根信息和信源对齐，再往上加内容，顺序对了，后面两三周就能看到变化；顺序反了，做几个月都可能在原地打转。

五、自测和专业免费诊断差在哪

自测解决的是"有没有、对不对"的问题，够用但比较粗——题量小、看不到引用链路的细节、没有竞品的完整基线。正式的免费 AI 可见度诊断，通常会把这几件事做深：

• 题量扩到 20—40 个真实问题，品牌词、服务词、场景词、问题词四层配齐，本地类覆盖重点城市；
• 六个模型每个问题多轮提问，给出逐题结果而不是一句"整体可见度不高"；
• 竞品同题对比：每个问题 AI 提了谁、引用了谁的内容，差距落在哪一层；
• 缺口归因与动作清单：底座、实体、内容、信源各占多少问题，按优先级排好，给出周期与预算区间。

判断一份诊断报告值不值得信，有个简单标准：看它有没有逐题明细和引用链接。艾瑞专栏文章提到，90% 的用户会对 AI 搜索答案二次验证，87.4% 的用户关注溯源信息——报告本身也一样，没有可点击、可核对的原始链接，只给百分比和结论的，参考价值要打折扣。

看报告时还有两个细节可以追问。一是基线是什么时间测的、当时用的是哪个模型版本——模型每隔一两个月就可能更新，拿半年前的基线对当下的结果，对比意义不大；二是同题在不同城市测出来的结果要分开列，全国口径和本地口径混在一起统计，会掩盖重点城市的真实问题。报告里这两件事交代得清楚，说明复测方法站得住；含糊带过的，数据再漂亮也要留个心眼。

另外，诊断结论里应该有一句关于周期的实话：缺口补完之后，抓取和重新理解需要时间，趋势通常按周、按月观察，不会第二天就翻转。实际效果因行业与周期而异，报告若只字不提周期、只渲染机会紧迫，多半是催单话术而不是诊断。

六、诊断做完，别犯三个后续错误

1. 拿单次截图下结论：AI 回答有波动，一次没出现不等于缺席，一次出现也不等于站稳。重要问题隔几天再问两轮，看稳定性；
2. 只测一个模型就全面铺开：不同模型信源结构不同，一个模型里表现好，其他模型可能完全是另一回事；
3. 把诊断当成关键词排名审计：GEO 看的是问题级的出现率、描述质量和信源结构，不是某个词排第几。用 SEO 的旧尺子量，方向就偏了。

再说清楚官网在整件事里的位置：官网是第一方信源，是 AI 认识企业的根信息所在，底座必须扎实；但它只占整个 GEO 工作的一小部分，经验上不超过两成。诊断时如果发现问题集中在官网（打不开、信息旧、技术上不可读），先修官网；如果官网没问题、问题在信源厚度和内容覆盖，就别把预算全砸在重做网站上。

最后提醒一个容易被忽略的观察项：问行业选择类问题时，除了看名单里有没有自己，再翻一翻答案给每家配的理由。如果同行被配上"成立时间长、案例多、本地有团队"这类具体说法，而自己只有一个名字、没有理由，说明缺的不只是出现次数，还有能被模型写进答案的事实素材。补齐这些素材，下次同题被提到时才不只是"凑数的一个"。

常见疑问（FAQ）

问：自己测了一遍，结果时有时无，以哪次为准？
答：以多次、多模型的汇总为准。建议同一批题在两三天内问两轮，六个模型都覆盖，统计出现次数占总提问次数的比例。出现率七成以上算相对稳定，三成以下说明信源厚度不够，中间区间正是要补内容的阶段。

问：免费诊断是不是为了卖服务？拿到报告不做行不行？
答：免费诊断通常是服务商的获客动作，这不影响报告本身的价值——判断标准是报告里有没有逐题数据、引用链接和具体动作清单。拿到报告后自己做、找别人做、暂时不做，都是企业的选择。什么信息都没给、只催签约的，不勉强。

问：我们行业客户偏传统，用 AI 的人不多，还要测吗？
答：建议测一次再下判断。AI 用户总量已经超过 6 亿，很多看似传统的行业，客户在正式接触供应商前会先用 AI 做一轮筛选，真正打电话的是筛过之后的少数人。测一次成本就 10 分钟，测完确实缺席率低、客户也不来自 AI，再决定不投入也不迟。

问：诊断发现信息错得离谱，我们自己能改吗？
答：能改的部分先改：官网信息、各公开平台的门店和企业资料，企业自己就有账号权限。改完通过平台官方反馈渠道对错误回答提交纠错。改不了的是模型的历史输出——它随重新抓取慢慢更新，通常要等几周，这是正常节奏。

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参考来源

1. 第57次《中国互联网络发展状况统计报告》（CNNIC，2026年2月）
2. 《生成式人工智能应用发展报告（2025）》（CNNIC，2025年10月）
3. 《GEO 爆火，AI 被广告"入侵"》（36氪，2025年12月）
4. 《AI激活搜索赛道后，百度的压力更大了》（艾瑞专栏，2025年10月）
5. 百度搜索资源平台官网