功能定位让模型认知差距
让模型认知差距
变成清晰的优化坐标
以统一问题口径扫描不同模型中的品牌表现，把分散的排名、提及和引用证据收敛为可比较的诊断基线。
- 输入
- 品牌信息、目标市场、核心问题与竞品名单
- 处理
- 标准问题库投测、跨模型比对与引用溯源
- 输出
- 品牌可见度坐标、竞争差距与优化任务
开放能力清单
核心能力如何进入业务
从输入、处理到输出，每个环节都保留可理解、可追溯、可复用的业务语义。
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01
多模型标准化监测
覆盖 DeepSeek、豆包、通义千问、Kimi 等主流AI对话引擎，统一投测指标与评估基线。
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02
品牌提及与推荐排名
实时统计品牌在不同行业高意图提问中的首推荐率、排名位次与语义占位。
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03
引用来源与竞品拆解
深度溯源大模型回答所采信的外部网址与文章，同步对比竞品的推荐分布与差距。
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04
SWOT 与行动方案
基于诊断数据自动生成品牌AI影响力的 SWOT 分析，并输出分级别的GEO优化任务清单。
运行流程
从企业输入，到可验证结果
轻量启动、自动处理、人工可干预，结果可以直接进入下一轮运营。
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01
接入真实资料
导入品牌、产品、场景、问题与已有渠道信息，让功能模块从企业事实开始工作。
-
02
智能体协同处理
按模块能力完成分析、生成、校验或检测任务，关键节点保留人工干预入口。
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03
输出结构化结果
形成HTML 在线报告、PPT / PDF 报告、优化任务清单等可交付结果，并保留必要的来源和处理语义。
-
04
进入增长闭环
连接分发、监测、诊断和复测，让本轮结果成为下一轮运营的可靠输入。
交付物规格
最终得到什么
每项成果都能独立交付，也能继续进入绎流平台的内容、分发、监测或复测流程。
| 序号 | 交付物 | 交付规格 | 后续用途 |
|---|---|---|---|
| 01 | HTML 在线报告 | 结构化成果 · 结论可追溯 | 可复用 · 可进入增长闭环 |
| 02 | PPT / PDF 报告 | 结构化成果 · 结论可追溯 | 可复用 · 可进入增长闭环 |
| 03 | 优化任务清单 | 结构化成果 · 结论可追溯 | 可复用 · 可进入增长闭环 |