# GEO Lens 诊断方法论

GEO Lens 诊断品牌在 AI 回答、AI 搜索和 AI 推荐场景里的可见度。它关注品牌是否被提到、是否被推荐、是否靠前、是否有来源支撑，以及竞品是否更容易出现。

## 诊断流程

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创建品牌档案 -> 生成并确认 TEEA 问题 -> 选择 AI 平台、轮次和模式 -> 预估并冻结额度 -> 采集 AI 回答 -> 计算指标和竞品差距 -> 生成报告 -> 分享、导出或复检
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## TEEA 问题桶

| 阶段 | 用户状态 | 诊断目标 |
|---|---|---|
| 需求触发 | 还没有指定品牌 | 看品牌是否进入需求场景 |
| 品牌探索 | 寻找推荐和方案 | 看品牌是否进入候选集 |
| 对比评估 | 比较品牌和竞品 | 看品牌和竞品的差距 |
| 行动决策 | 准备联系或购买 | 看购买路径是否被 AI 理解 |

## 输入信息

| 输入 | 作用 | 建议 |
|---|---|---|
| 品牌名称 | 判断目标品牌是否出现 | 填正式品牌名和常见别名 |
| 官网和域名 | 帮助识别可引用来源 | 填官网、产品页、价格页、文档页 |
| 产品服务 | 生成更贴近业务的问题 | 用用户能理解的品类词描述 |
| 目标市场 | 影响平台、语言和问题语境 | 明确地区、行业和客户类型 |
| 核心竞品 | 计算竞品出现和差距 | 填 3-5 个真实替代品牌 |

## 主要指标

- 品牌提及率
- Top3 曝光率
- 来源覆盖率
- 平台差异
- 竞品差距
- 阶段可见度
- 复检变化
- 行动路径可见度
- 核心词和产品词覆盖

## 输出结果

| 输出 | 用途 |
|---|---|
| 原始回答 | 复核 AI 如何表达品牌和竞品 |
| 指标快照 | 判断品牌是否进入候选集、是否靠前、来源是否充足 |
| 竞品差距 | 找出更常被 AI 推荐的替代品牌和原因 |
| 来源归因 | 判断官网、媒体、目录、评测、案例等来源缺口 |
| 报告建议 | 转成官网、FAQ、案例、对比、价格、联系路径优化任务 |
| 复检 baseline | 用同问题、同平台、同轮次验证优化变化 |

## 使用建议

- 初次诊断先选一个品牌和清晰市场范围。
- 品牌资料应包含官网、别名、核心产品、目标市场和竞品。
- 完成官网、FAQ、案例、对比页、第三方来源优化后再复检。
- 报告建议应和原始回答、来源证据一起解读。

报告结果受问题、平台、轮次、采集时间和品牌资料影响，不代表保证排名、流量、转化或营收。

完整方法论：https://geo.9fox.ai/zh/docs/geo-methodology