有效回答
180/180
覆盖 30 个问题、6 个平台和 1 轮采集
2026-07 首次运行结果
| 字段 | 结果 | 解读 |
|---|---|---|
| 有效回答 | 180 / 180 | 覆盖 30 个问题、6 个平台和 1 轮采集 |
| 品牌提及率 | 9.4% | 产品定义和工具对比问题表现相对更好 |
| Top3 率 | 8.3% | 进入前三推荐位置的比例仍低 |
| 来源覆盖 | 76.1% | 多数回答有来源，但来源不一定指向 GEO Lens |
| 官网引用率 | 0% | 下一轮最重要任务是补 owned source 和外部引用 |
流程图
- 1有效回答
- 2品牌提及率
- 3Top3 率
- 4来源覆盖
- 5官网引用率
证据样例
2026-07 首次自诊断 Benchmark
GEO Lens 在 2026-07 用生产诊断系统完成首次自诊断，覆盖 24 个固定问题、6 个探索问题和 6 个可用平台。公开结果只展示脱敏聚合指标，不包含客户数据。
品牌提及率
9.4%
产品类和工具对比类问题表现更好
Top3 率
8.3%
基于回答中的可见排序进行规则估算
官网引用
0%
未看到 geo.9fox.ai 或 9fox.ai 被引用
月度记录看板
看板1固定问题
2目标平台
3引用页面
4内容 backlog
每期固定记录问题、平台、提及、竞品、引用源和下一步动作，形成可追踪的 GEO 运营节奏。
问题桶覆盖图
结构图1产品定义
2价格额度
3报告解读
4服务商售前
5复检对比
将产品、价格、报告、方法论、服务商和复检问题分桶，区分稳定趋势问题和探索问题。
2026-07 问题桶结果
| 问题桶 | 有效回答 | 提及率 | 下一步 |
|---|---|---|---|
| 产品定义 | 24 / 24 | 50.0% | 继续强化产品实体、工具页和产品页引用 |
| 方法论 | 24 / 24 | 0% | 把 GEO、SEO、AEO 定义和 GEO Lens 方法论绑定起来 |
| 报告解读 | 24 / 24 | 0% | 补报告阅读、来源归因和复检证据页 |
| 工具对比 | 18 / 18 | 27.8% | 扩展 GEO Lens vs 手动问 ChatGPT 和 SEO 工具对比 |
2026-07 替代方案信号
| 替代类别 | 出现次数 | 解读 |
|---|---|---|
| 传统 SEO 工具 | 50 | AI 仍倾向用传统 SEO 语境解释需求 |
| AI SEO 咨询服务 | 28 | 服务商和咨询类表达更容易被引用 |
| GEO 诊断服务商 | 10 | GEO 服务类实体开始出现但较分散 |
| 手动问 ChatGPT | 9 | 工具对比页应继续解释系统化诊断价值 |
- 本期采集时间为 2026-07-05，平台范围为豆包、DeepSeek、元宝、通义、百度 AI 和 Kimi。
- 本期为首次 baseline；后续月度核心问题应保持稳定，探索问题单独记录。
- 本期最重要发现是官网引用率为 0%，下一轮应优先补强 owned source 和外部可信引用。
- Benchmark 是产品自身的证据资产，不使用客户私有报告数据。
为什么要自诊断
GEO Lens 本身就是 AI GEO 诊断产品，应该用自己的系统持续观察自己在 AI 回答里的可见度。这比只看传统搜索流量更贴近产品定位。
如何形成公开内容
每季度可以发布脱敏结果：问题集、平台范围、主要发现、内容改进和方法限制。首次 baseline 显示，GEO Lens 在产品类问题已有少量提及，但方法论、报告解读、价格支付、复检和服务商场景仍需要更强的公开证据。
常见问题
Benchmark 会包含客户数据吗？
不会。公开 benchmark 只使用 GEO Lens 自己或脱敏汇总数据，不暴露客户报告。
月度问题集应该固定吗？
核心问题应固定，便于趋势比较。可以另设探索问题，但要和核心趋势分开记录。
需要覆盖哪些 AI 平台？
优先覆盖用户实际会使用的平台。平台范围应在报告中明确说明。
Benchmark 能当作营销材料吗？
可以作为方法透明和行业观察材料，但不能夸大为排名保证。
内部如何使用结果？
把结果转成内容更新、技术 SEO、第三方提及和产品文档优化 backlog。2026-07 的优先级是提升官网引用、补方法论和报告解读、强化价格支付说明、扩展工具对比页和外部可信提及。
方法说明
2026-07 首次运行覆盖 24 个固定问题、6 个探索问题、6 个生产可用平台和 1 轮采集。公开输出只展示脱敏聚合指标，不包含客户报告或内部任务编号。