一次 GEO 诊断，具体看哪六项
诊断不查「关键词排第几」，而是查六件事：AI 里有没有你、实体说得清不清、结构全不全、内容有没有可引用段落、机器能不能一次抓全、竞品在哪些问法里占位。
一、AI 端：你在不在答案里
用 6 个入口（豆包、Kimi、DeepSeek、腾讯元宝、通义、文心），每个入口固定问 10–15 个问题。问题分三类：
- 行业 + 地域：「天长做压力变送器的厂有哪些」
- 问题型：「污水厂液位计总跳数怎么办」
- 品牌型：「微麦粒是做什么的」
每个问题记录：有没有出现、出现在第几位、引用了哪个页面。这是唯一能说明「现在什么水平」的证据。
二、实体：机器确不确定你是谁
看三个地方：官网首页有没有一段完整写出「全称 + 所在地 + 做什么」；结构化数据里有没有 Organization 与地址；全站有没有重名混淆的风险。
重名是最容易忽略的一项。名字与知名品牌接近时，如果不做区分，AI 会把两家的信息混在一起，后果比「不被收录」更麻烦。
三、结构：该有的标记有没有
| 项目 | 看什么 | 没有会怎样 |
|---|---|---|
| Organization | 名称、地址、坐标、营业时间、服务范围 | 无法确认实体 |
| WebSite | 站点名与站内搜索 | 品牌与站点关联弱 |
| BreadcrumbList | 层级路径 | 页面归属不明 |
| FAQPage | 问答列表 | 问答内容无法被当作答案 |
| Article / WebPage | 标题、时间、作者 | 时效与来源不明 |
四、内容：有没有能被摘走的段落
抽查 10 个页面，逐段判断：这段话有没有结论、有没有具体数字、有没有说适用范围。三项全无的段落，就是「占位内容」。
常见的三种占位内容：公司简介写成抒情散文；产品页只有一张参数表没有解释；新闻页是把行业通稿改个标题。
五、抓取：机器能不能一次拿全
检查 robots.txt 有没有挡住图片与正文目录、sitemap 是否覆盖全部有效页面、llms.txt 是否存在、页面是否需要登录才能看。任何一项出问题，前面的努力都会打折。
六、竞品：谁占了你的问法
把第一项里的问题拿去测竞品，记录他们的出现情况。重点看两件事：他们在哪些问法里稳定出现、他们的页面结构和你差在哪。
诊断交付什么
- AI 现状截图表（6 入口 × 15 问法）
- 实体与结构化检查清单（逐项打勾）
- 内容抽样评估（10 页，逐段标记）
- 竞品对照与差距说明
- 改动优先级（先做什么、后做什么、哪些不用做）
这一份通常 7 天内出。做完再决定要不要继续，是我们建议的合作方式。见服务与报价。
常见问题
诊断前要准备什么？
三样就够：公司全称与营业执照上的地址、主要产品清单（型号不必全，前十个高频的即可）、近三个月客户在微信或电话里问过的问题。第三样最有用，它决定了诊断时该问 AI 什么问题。
诊断用什么问题去问 AI？
三类。地域加品类（「天长做压力变送器的厂家」）、场景加难点（「-40℃ 环境下测液位用什么表」）、比较型（「国产和进口的电磁流量计差在哪」）。每类五个，六个入口各问一遍，问题固定下来才能两次对比。
报告自己能看懂吗？
能。报告里不写术语堆砌，每一项都是「现状截图 + 差距说明 + 改什么」。看不懂的部分可以直接问，我们会把那一页拆开讲。
诊断完必须马上合作吗？
不必。诊断报告归你，可以拿去找别的团队执行，也可以自己按清单改。我们只保证报告里写的问题是真的、改法可执行。合作与否是后面的事。
多久做一次诊断合适？
首次做完三个月后复查一次，之后按季度。AI 的答案会随模型版本变化，双周看引用抽样、季度看整体趋势，是比较稳的节奏。
把你的行业和现状说一句，我们回一份 AI 可见度的初查思路。