在豆包的答案里
你的品牌排第几名？
您的潜在客户正在向 AI 提问，答案正在影响他们的第一判断。
输入品牌名，立即看清你在 AI 世界里的真实位置。
模型声量对比
主流大模型品牌提及频次
输入品牌名，查看主流AI模型对你的真实评价。
品牌情感分布
AI应答中的品牌立场分析
从诊断到信源经营
让品牌信息进入 AI 的判断链路
先看清 AI 如何理解你的品牌，再把官网、媒体、问答和行业资料整理成清晰可信的信源资产。
进入 AI 回答之后
让品牌理由更清楚
AI 会压缩信息、比较品牌、形成倾向。
GEO 帮品牌进入候选信源，GRO 继续校准表达、口碑和承接路径。
GEO：建设 AI 候选信源基础
用户问「哪家更适合」「有什么推荐」时，AI 会快速形成候选名单。GEO 把关键信息整理成模型更容易识别、引用和核验的资料。
GRO：校准 AI 里的品牌表达
品牌进入回答之后，介绍方式会直接影响用户判断。GRO 处理过时资料、模糊卖点和不利语义，让 AI 在比较品牌时有更完整、更接近真实优势的资料依据。
信息承接：把 AI 问答接回可信资料
更值得关注的是：用户看完 AI 回答后，可以顺着回答找到清楚、可信、可继续核验的资料。我们把可见度、可信度和官网内容承接串起来，让 AI 问答里的品牌提及连接到更完整的官网资料和咨询入口。
生态合作
与全球领先的技术伙伴
共同构建开放生态
汇集产业生态伙伴与合作品牌案例，持续建设 AI 时代的可信信源。
生态合作
合作品牌
典型场景里的真实顾虑
他们真正关心两件事：
AI 回答里怎样呈现自己，
用户看完以后是否愿意继续了解。
核心关注点
文旅目的地服务机构
入境游业务负责人
以前我们做海外获客，主要靠社媒内容和搜索投放。现在游客会直接问 AI：初次来中国怎么玩？路线怎么排？签证和支付麻不麻烦？燕数帮我们把目的地、路线、接待能力和常见问题整理成多语种信源后，我们更清楚知道哪些资料需要补齐，也能按 AI 旅行规划场景持续更新内容。
核心关注点
头部快消品牌
市场总监
我们一开始关注的是：消费者问 AI 选购建议时，品牌出现得是否准确，卖点是否被讲清楚。项目推进后，团队先做了问题场景和竞品位置诊断，再补齐产品卖点、使用场景和权威资料。现在我们看 GEO，会同时关注出现频次、表达质量和品牌优势是否讲到点上。
核心关注点
美妆护肤头部品牌
品牌公关
美妆用户问 AI 时，常常围绕成分、功效、肤质和口碑展开，很少只问品牌名。如果这些信息没有被系统整理，AI 很容易只引用零散内容。燕数帮我们重建了品牌知识资产，也持续关注问答里的表述变化。对品牌公关来说，这已经成为一个需要认真经营的新渠道。
常见问题
SEO 主要管理搜索结果页的入口，GEO 关注 AI 回答里的呈现方式和引用线索。
以前用户会点开多个网页比较，现在很多人直接问 AI：哪家适合我？有什么方案？风险是什么？
这时，品牌被 AI 理解得越准确，用户的初步判断越稳。
GEO 负责建立 AI 回答里的可见基础，GRO 负责校准进入回答后的表达质量。
品牌出现后，优势要讲清楚；口碑积累之后，也要进入更多关键问题场景。
所以我们通常把两件事一起做：先让 AI 找得到你，再让它说得准。
先做基线诊断，一般 1 到 2 周可以看清品牌在不同模型、不同问题场景里的现状。
后续变化取决于行业竞争、信源基础和内容更新频率。我们会持续追踪回答变化、引用来源和竞品动作，避免把 GEO 做成一次性项目。
看一个标准就够了：用户是否会在决策前问 AI。
消费品牌、B2B 企业服务、制造业、教育、医疗健康、金融、文旅都已经很常见。
尤其是客单价高、信息复杂、需要反复比较的行业，AI 问答会更早介入用户决策。
我们主要处理公开信息：官网、公开报道、产品资料、行业数据库、已发布内容和品牌允许使用的素材。
项目边界清晰，围绕公开可信资料做整理、校准和持续更新。
GEO 的核心是把已有可信信息组织得更清楚，让 AI 更容易理解和引用。