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AI大模型的品牌关键词优化

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案例墙

全球品牌模型可见度报告

Mock 案例

OpenAI

AI 基础设施

GEO62

主流模型对品牌认知较强,但在对比型提问里仍会被其他品牌分流推荐。

Mock 案例

DeepSeek

AI 模型平台

GEO66

品牌在中文模型中已有较强心智,但商业信任和采购场景还有优化空间。

Mock 案例

Notion

效率协作 SaaS

GEO63

品牌认知不错,但在推荐问题里仍需要更清晰的品类定位。

Mock 案例

Stripe

支付基础设施

GEO62

商业场景里 Stripe 的信任度较高,但价格敏感型比较中仍有替代压力。

Mock 案例

Apple

消费电子

GEO63

模型对 Apple 识别非常快,但在品类对比中直接推荐率仍会被其他品牌削弱。

Mock 案例

Tesla

新能源汽车

GEO67

模型经常提到 Tesla,但争议和谨慎语气会影响部分回答中的信任稳定性。

Mock 案例

Nike

运动服饰

GEO63

Nike 在运动服饰问题里有强心智,但价格和可持续相关提示仍会被模型提及。

Mock 案例

Adidas

运动服饰

GEO61

Adidas 在 shortlist 类问题中能保持曝光,但默认第一推荐仍不够稳定。

Mock 案例

Zara

快时尚

GEO54

模型容易识别 Zara,但质量和可持续相关提醒仍会影响信任表达。

Mock 案例

Uniqlo

服装零售

GEO63

Uniqlo 在实用型和基础款提问里表现稳定,尤其适合价值导向回答。

Mock 案例

OpenAI

AI 基础设施

GEO62

主流模型对品牌认知较强,但在对比型提问里仍会被其他品牌分流推荐。

Mock 案例

DeepSeek

AI 模型平台

GEO66

品牌在中文模型中已有较强心智,但商业信任和采购场景还有优化空间。

Mock 案例

Notion

效率协作 SaaS

GEO63

品牌认知不错,但在推荐问题里仍需要更清晰的品类定位。

Mock 案例

Stripe

支付基础设施

GEO62

商业场景里 Stripe 的信任度较高,但价格敏感型比较中仍有替代压力。

Mock 案例

Apple

消费电子

GEO63

模型对 Apple 识别非常快,但在品类对比中直接推荐率仍会被其他品牌削弱。

Mock 案例

Tesla

新能源汽车

GEO67

模型经常提到 Tesla,但争议和谨慎语气会影响部分回答中的信任稳定性。

Mock 案例

Nike

运动服饰

GEO63

Nike 在运动服饰问题里有强心智,但价格和可持续相关提示仍会被模型提及。

Mock 案例

Adidas

运动服饰

GEO61

Adidas 在 shortlist 类问题中能保持曝光,但默认第一推荐仍不够稳定。

Mock 案例

Zara

快时尚

GEO54

模型容易识别 Zara,但质量和可持续相关提醒仍会影响信任表达。

Mock 案例

Uniqlo

服装零售

GEO63

Uniqlo 在实用型和基础款提问里表现稳定,尤其适合价值导向回答。

Mock 案例

Lululemon

高端运动服饰

GEO61

模型会把 Lululemon 归为高端品牌,但价格导向提问会明显抬高替代风险。

Mock 案例

Chanel

奢侈时尚与美妆

GEO65

奢侈品牌权威感很强,但部分模型更倾向讲品牌历史,而不是直接给购买建议。

Mock 案例

Dior

奢侈时尚与美妆

GEO58

Dior 在风格型提问里有较强心智,但不同品类上下文会影响推荐稳定性。

Mock 案例

L'Oreal

美妆集团

GEO63

模型能识别欧莱雅集团品牌,但具体产品线的细分认知还不够稳定。

Mock 案例

Estee Lauder

高端美妆

GEO64

高端美妆心智清晰,但当用户追求更潮流品牌时,推荐份额会被压缩。

Mock 案例

SK-II

护肤品牌

GEO67

SK-II 在高端护肤问题里经常出现,但成分导向回答会抬高比较型竞争压力。

Mock 案例

Fenty Beauty

彩妆品牌

GEO66

模型会把 Fenty Beauty 与包容性和色号丰富度绑定,有助于提升推荐场景信任。

Mock 案例

Coca-Cola

消费饮料

GEO64

品牌熟悉度非常高,但健康导向提问会很快把推荐导向替代选项。

Mock 案例

Starbucks

咖啡消费品牌

GEO63

Starbucks 很容易被模型提及,但价格与性价比提问会削弱默认推荐强度。

Mock 案例

Dyson

家电与美护设备

GEO63

Dyson 在创新型提问里辨识度很高,但高价位让替代风险始终存在。

Mock 案例

Lululemon

高端运动服饰

GEO61

模型会把 Lululemon 归为高端品牌,但价格导向提问会明显抬高替代风险。

Mock 案例

Chanel

奢侈时尚与美妆

GEO65

奢侈品牌权威感很强,但部分模型更倾向讲品牌历史,而不是直接给购买建议。

Mock 案例

Dior

奢侈时尚与美妆

GEO58

Dior 在风格型提问里有较强心智,但不同品类上下文会影响推荐稳定性。

Mock 案例

L'Oreal

美妆集团

GEO63

模型能识别欧莱雅集团品牌,但具体产品线的细分认知还不够稳定。

Mock 案例

Estee Lauder

高端美妆

GEO64

高端美妆心智清晰,但当用户追求更潮流品牌时,推荐份额会被压缩。

Mock 案例

SK-II

护肤品牌

GEO67

SK-II 在高端护肤问题里经常出现,但成分导向回答会抬高比较型竞争压力。

Mock 案例

Fenty Beauty

彩妆品牌

GEO66

模型会把 Fenty Beauty 与包容性和色号丰富度绑定,有助于提升推荐场景信任。

Mock 案例

Coca-Cola

消费饮料

GEO64

品牌熟悉度非常高,但健康导向提问会很快把推荐导向替代选项。

Mock 案例

Starbucks

咖啡消费品牌

GEO63

Starbucks 很容易被模型提及,但价格与性价比提问会削弱默认推荐强度。

Mock 案例

Dyson

家电与美护设备

GEO63

Dyson 在创新型提问里辨识度很高,但高价位让替代风险始终存在。

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直接阅读完整诊断

完整查看章节结论、指标解释和 30 / 60 / 90 天行动路线图。

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模块结论明确

每个章节都会给出清晰判断,告诉你现在强在哪里、弱在哪里。

指标口径解释清楚

每个维度都会解释这个指标怎么计算、应该怎么读、为什么重要。

路线图可执行

最后把问题转成 30 / 60 / 90 天的内容、权威和模型占位动作。