全球主流大模型声量追踪大盘
以统计学方法消除单次生成波动，给出可信的品牌 AI 份额。
- 海外：ChatGPT、Google AI Overviews / AI Mode、Perplexity、Claude、Gemini
- 国内：DeepSeek、豆包、Kimi、文心一言、通义千问、腾讯元宝
- AI 答案纳入率、平均推荐顺位、情感极性与引文源归属分布
模块 S3 · Generative Engine Visibility Suite
www.siseo.cn/geo
GEO 生成式可见度雷达与跨模态公关中心
看清 ChatGPT、DeepSeek、豆包们如何评价你的品牌，以及为什么推荐竞品
在国内外 12+ 主流大模型中执行多批次并发采样与置信区间平滑，量化品牌 AI 答案纳入率、推荐顺位与情感极性；逆向拆解竞品引文来源，输出信源补齐作战图，并通过 YouTube / Reddit / 知乎 / 小红书公关 Agent 补齐跨模态权威信号。
- 国内外大模型并发采样
- 12+
- YouTube 提及与 AI 可见度相关
- r = 0.737
- Google 查询触发 AI 概览
- 47%
- AI 引用页不在主词 Top10
- 67%
适用客群：企业市场与品牌部 · 出海品牌 · 代运营机构
起步套餐：全能站长与新媒体版（国内 50 个监控词）/ 企业旗舰版（500+ Prompt）
第一阶段 M1-M4 上线 8 大模型 MVP，第三阶段补齐跨模态图谱
Live Demo · S3
查查 AI 怎么评价你的品牌
以下为交互演示（示例数据），真实结果基于多批次并发采样与置信区间计算。
Core Capabilities
GEO 可见度雷达的三大核心能力
看清 ChatGPT、DeepSeek、豆包们如何评价你的品牌，以及为什么推荐竞品
竞品引文差距拆解器
知道大模型为什么推荐竞品，而不是你。
- 提取大模型推荐竞品时引用的底层网页 URL 列表
- 按官方博客、评测媒体、社区帖、YouTube 视频、百科词条、B2B 目录归类
- 输出《品牌 GEO 信源补齐作战图》，明确该在哪些第三方平台补发何种内容
YouTube / Reddit / 垂直社区跨模态公关建联 Agent
把外链建设升级为全域品牌实体声量工程。
- 扫描目标行业被 AI 高频引用的创作者与讨论串
- 提取创作者联系邮箱或社媒主页，量化品牌与品类词的共现频次与情感
- 按品牌卖点自动生成高回复率合作邀约信与测评要点提纲
Deliverables
核心产出物
不只给碎片数据，直接交付可执行的增长结果。
- Multi-LLM Share of Voice 声量大盘
- 《品牌 GEO 信源补齐作战图》
- 跨模态 KOC / 社区节点合作清单
- Outreach 邀约信与测评提纲
与传统站长工具有何不同？
从静态查询工具，跃迁到超级智能增长引擎。
| 维度 | 传统工具 | SISEO GEO 可见度雷达 |
|---|---|---|
| 监测范围 | 仅国内大模型或仅海外大模型 | 国内外 12+ 主流大模型统一口径并发采样 |
| 结果可信度 | 定时发送固定 Prompt，受温度系数影响大 | 多批次采样 + 置信区间平滑，消除单次波动 |
| 可执行性 | 只统计品牌出现次数 | 逆向拆解引文来源并给出信源补齐与公关建联动作 |
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行业资讯 · AI 搜索趋势
2026 AI 搜索实证：AI Overviews 47% 触发率与 67% 引用页不在 Top10 意味着什么
据 Surfer 2026 年对 40 万次真实查询的研究，AI Overviews 已在 47% 的搜索中触发，而 67% 被引用的网页并不在主查询 Top10。本文拆解这组数据背后的 RAG 检索机制，并给出站长与品牌团队应当调整的四项度量与内容策略。
实战分享 · GEO 生成式优化
B2B 制造企业 GEO 实战：让 DeepSeek / 豆包 / ChatGPT 推荐你的品牌
采购商越来越多地先问 AI“哪家供应商可靠”。本文以一家工业设备制造企业的模拟案例，完整演示 GEO 基线采样、竞品引文差距拆解、知识金库事实注入与第三方信源补齐四步法，所有数字均为示例。
FAQ
查看帮助与开发者文档常见问题
关于GEO 生成式可见度雷达与跨模态公关中心，你可能想知道：
GEO 和 SEO 有什么不同？
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SEO 优化的是网页在搜索结果列表中的排名；GEO（生成式引擎优化）优化的是品牌与内容在大模型生成答案中被纳入、被引用、被推荐的概率。据 Surfer 2026 研究，67% 被 AI Overviews 引用的网页并不在主查询自然排名前十，两者需要不同的度量与方法。
为什么要关注 YouTube 与品牌提及？
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据 Ahrefs 对 75,000 个品牌的追踪研究，与 AI 搜索可见度相关性最强的信号是 YouTube 视频提及（r = 0.737）与全网品牌词提及（r ≈ 0.66-0.71），而不是传统外链数量。
采样结果会因为大模型随机性而不准吗？
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雷达对每个 Prompt 执行多批次并发采样，并计算置信区间进行平滑，呈现的是统计意义上的纳入率与推荐顺位，而非单次回答截图。