固定问题
24+
系统诊断保留可复检的问题桶
两种方式的关键差异
| 维度 | 手动问 ChatGPT | GEO Lens |
|---|---|---|
| 问题覆盖 | 容易依赖个人临时提问 | 按 TEEA 问题桶组织 |
| 平台范围 | 通常只看一个平台 | 可按平台、轮次采集 |
| 指标 | 主要依赖人工判断 | 输出提及率、Top3、来源和竞品差距 |
| 证据 | 需要手动保存回答 | 报告保留问题、回答和来源线索 |
| 复检 | 口径容易变化 | 可基于历史任务做同口径复检 |
从手动探索到系统诊断
- 1手动发现问题
- 2固定问题桶
- 3跨平台采集
- 4生成报告
- 5同口径复检
证据样例
系统诊断与手动提问证据对比
对比页用同一品牌的示例口径说明：手动提问能获得方向感，但系统诊断能保留问题、平台、指标和复检证据。
平台口径
多平台
避免只看单次 ChatGPT 回答
证据字段
5 类
提及、位置、来源、竞品、建议
复检能力
可继承
可按 baseline 同口径复跑
诊断口径对比图
结构图1临时问题
2固定问题桶
3跨平台采集
4同口径复检
手动提问更适合探索，GEO Lens 更适合把提问变成可比较、可交付、可复检的报告。
业务使用差异
| 场景 | 手动提问 | GEO Lens |
|---|---|---|
| 快速灵感 | 适合 | 也可作为前置问题参考 |
| 客户汇报 | 需要手动整理 | 生成结构化报告 |
| 竞品差距 | 容易遗漏 | 按问题和平台记录 |
| 复检变化 | 口径不稳定 | 继承历史诊断口径 |
- 对比页强调边界：GEO Lens 不否定手动调研，而是把调研系统化。
- 页面不承诺 AI 推荐结果，只说明诊断口径和证据保留能力。
什么时候适合手动问
当你只想快速了解某个问题的 AI 回答倾向，或做早期灵感调研时，手动问 ChatGPT 足够轻便。
什么时候需要 GEO Lens
当你需要向团队或客户解释品牌为什么没被推荐、竞品为什么出现、应该先改什么时，需要固定样本、指标和报告。
手动提问的限制
手动提问很容易受问题写法、上下文、时间和个人选择影响。它能帮助发现方向，但很难自然沉淀成可复检的 baseline。
系统诊断的限制
GEO Lens 也不是推荐保证。它提供样本口径内的证据和指标，结论仍要结合原始回答、来源证据和业务事实判断。
常见问题
GEO Lens 会替代人工判断吗？
不会。它把采集、指标和证据结构化，最终仍需要结合业务背景判断。
手动问一次能代表真实 AI 可见度吗？
不能完全代表。AI 回答会受问题写法、时间、上下文和平台影响。
两者可以一起用吗？
可以。手动提问适合探索，GEO Lens 适合形成可复核的诊断和复检。
为什么不能只把手动回答截图发给客户？
截图能说明某次回答，但缺少问题集、平台、轮次、竞品和来源口径，客户很难判断结论是否稳定。
GEO Lens 报告适合做售前材料吗？
适合，但应说明样本范围和方法限制，并避免把诊断信号包装成排名或成交保证。
方法说明
本页比较的是诊断流程和产出，不否定手动调研价值。实际诊断结论仍应回到原始回答和来源证据。