过去做线上曝光，企业习惯问「我们的搜索排名第几」。现在更该问的是一个新问题：当客户向 AI 咨 询我的品类时，AI 会说些什么？

这 10 个问题分四组，对应 GEO 的四个基础环节：信源、结构化、一致性、监测。建议边做边记录，不要凭印象打分。

第一组：信源——AI 有没有「可信的东西」可读

问题 1｜问 AI「XX 是做什么的」，它引用的信源里有你的官网吗？
如果 AI 回答里引用的都是招聘网站、企业信息查询平台、新闻稿，唯独没有官网——说明你的官网在主源层面是空的。官网是 AI 验证一切品牌信息的锚点。

问题 2｜首页有没有出现公司全称、成立时间、注册地址、法定代表人？
很多企业官网只有 slogan 和产品图。但对 AI 来说，这些具名事实才是「可验证信息」。一个空有口号的首页，在 AI 眼里等于一张海报。

问题 3｜你的品牌在百科、权威媒体上有独立词条或报道吗？
这类信源在 AI 的采信排序里权重很高，也是多数企业缺失最严重的一环。

第二组：结构化——AI 读得到、也读得懂吗

问题 4｜官网有 FAQ 页吗？问题是不是按客户真实提问写的？
AI 偏好问答对结构。把客户常问的问题和标准答案写成一页，是投入产出比最高的动作之一。

问题 5｜官网部署了 Organization、FAQPage 这类结构化数据（Schema）吗？
这是给 AI 的「说明书」——直接告诉它「这是一家公司，叫什么、什么时候成立、在哪」。多数企业官网完全没有。

问题 6｜你的核心资料是可读文本，还是 PDF、图片、需要点击展开的弹窗？
AI 读不了图片里的字。把重要信息放在海报和压缩文件里，等于对 AI 不可见。

第三组：一致性——AI 敢不敢信你

问题 7｜品牌名、英文名、产品名在各个渠道完全一致吗？
同一家公司在官网、公众号、媒体稿里用两三个名字，AI 会判定为不同实体，最保守的处理方式就是都不引用。

问题 8｜关键事实在不同渠道说法一致吗？
成立时间、团队背景、客户案例、合作日期——只要出现两个版本，AI 的信任度就会显著下降。这是最容易被忽略、也最好修的一环。

第四组：监测——你知不知道自己在变好还是变坏

问题 9｜你有没有一份固定的问题清单，用来定期问 AI？
没有基线，所有效果都无从判断。「品牌被 AI 提起了」这句话，在不知道上周是什么状态的前提下，毫无意义。

问题 10｜你最近一次复测是什么时候？
AI 的答案库持续更新。上个月占位的内容，这个月可能已经被替换。建议按月复测，记录提及率、首推率和描述准确率的变化。

怎么读结果

10 题里如果有 6 题以上答「否」，说明你的品牌在 AI 里的存在感基本为零——不是内容不够好，而是内容没有长在 AI 能读到的地方。

如果第 7、8 题答「否」，请优先修这两题。它们不花钱、周期最短，却是所有其他动作的前提：口径不统一时，你每多发一篇内容，都在给 AI 增加一份互相矛盾的证据。

如果第 4、5 题答「否」，下一步就是补齐官网 FAQ 与 Schema。这两件事通常在一两周内就能上线见效。

搏蔓科技（BossMarket）自研 BossGEO Engine，覆盖 AI 可读性分析、权威信源映射、结构化内容注入与 AI 引用追踪四个环节。