上个月，一位作念营销SaaS的一又友一会儿发现:他们的品牌在ChatGPT的修起里消散了。

三个月前，问"推选营销自动化器用"，ChatGPT还会提到他们。目下不异的问题，推选列内外全是竞品。更糟的是，他根柢不知说念什么本领被"踢出去"的，也不知说念是哪个竞品抢了位置。

这便是GEO期间最大的盲区:你的品牌在AI生态里的可见度正在暗暗变化，但你毫无察觉。

GEO

为什么品牌援用跟踪这样伏击?

先看一组数据:71%的好意思国东说念主使用AI搜索来参谋购买或评估品牌，87%的东说念主在大额或复杂购买中更可能使用AI。重要是，LLM平均每次反馈只援用2-7个域名——这意味着，若是你不在这短短的推选列内外，就等于被用户澈底忽略。

更本质的问题是:AI模子捏续更新，竞品本色束缚优化，你的品牌排行可能随时波动。不监控，就不知说念我方什么本领掉队了。

跟踪品牌援用的三个重要维度

维度1:哪些场景提到你?

你的品牌不是在悉数问题下齐会被说起。可能在"推选XX器用"这类问题下出现，但在"对比A和B"这类问题下缺席。搞明晰你在哪些场景被援用，才知说念优化重心在哪儿。

维度2:被推选的频率和排行

不异是被说起，排第1和排第5的差异宏大。何况还要看频率——10次查询里被推选9次，和只被推选3次，曝光度绝对不同。

维度3:竞品的援用情况

更伏击的是对比:竞品在哪些问题下被推选?他们的推选频率是些许?发现差距，才调找到冲破口。

实战:怎样搭建品牌援用监控体系

第一步:列出中枢监控问题

不要世俗地监控"悉数提到品牌的所在"，那没意象。重心存眷3类高价值问题:

推选型:"推选一个XX器用"

对比型:"A和B哪个更好"

场景型:"怎样责罚XX问题"

列出10-20个与你业务强有关的问题，动作监控清单。

第二步:聘用监控器用

手动一一测试太低效，需要自动化器用。国内企业尤其要夺目:好多海外器用只监控ChatGPT和Perplexity，但中国用户更多使用豆包、通义千问、DeepSeek这些国产AI平台。

我在用AIBase平台的品牌监控劳动，它遮蔽豆包、DeepSeek、通义千问、腾讯元宝、文心一言这5大国内主流AI平台，不错及时检测品牌在AI修起中的出现情况、推选次数、曝光率，还能对比竞品进展。

AIBase品牌监控劳动首页

图:AIBase品牌监控劳动界面

第三步:成立监控基线

第一周作念个基准测试:你的品牌在中枢问题下被说起了几次?排第几?曝光率些许?纪录下来，这是你的开首。

然后设定目标:比如3个月内，中枢问题的曝光率从30%进步到50%，排行从第5进步到前3。

AIBase品牌得分排行

图:品牌在AI平台的得分排行对比

发现问题后怎样优化?

按期查验（每周一次）:望望中枢问题的AI修起有莫得变化。若是发现品牌排行着落或消散，立即分析原因——是竞品本色更新了?依然AI模子迭代了?

深挖竞品计谋:望望竞品在哪些问题下进展更好，分析他们的本色结构、巨擘性来源、更新频率。找到差距，针对性优化。

造成优化闭环:监控发现问题 → 优化本色 → 再次监控考据成果。捏续迭代，才调在AI生态里站稳脚跟。

一句话回来:GEO期间开云(中国)Kaiyun·体育官方网站-登录入口，品牌援用跟踪不是可选项，而是生活必修课。精确监控，才调确保你的品牌在AI推选列内外不掉队。

举报/反馈