这是样例，不是真客户。企业名称（示例「宏远重工」）与全部数字均为演示用，结构与正式报告完全一致。正式报告会替换为你所在行业的真实提问、真实截图与真实竞品数据，页数与结构不变。
下面把整份报告原样摊开，你可以先看清花 ¥1,980 到底拿到什么，再决定要不要做。也可以直接看 GEO 优化服务本身或看价格口径。手机上表格可以左右滑动，右侧几列要划一下才看得到。
一句话结论
AI 只在你被点名的时候才提到你。100 次提问里你出现 7 次，你的官网被 AI 引用 0 次，同一个问题下竞品 A 出现 46 次。客户问「哪家好」「怎么选」这类真正决定采购的问题时，答案里几乎没有你。
01 结论摘要
这一节给老板看，后面几节给执行的人看。
四个数字
| 指标 | 结果 | 含义 |
|---|---|---|
| 品牌提及率 | 7% | 100 次提问中提及 7 次 |
| 官网被引用 | 0 次 | AI 回答从未引用过你的内容 |
| 竞品 A 提及率 | 46% | 同一批问题下被提及 46 次 |
| 品牌词提及占比 | 57% | 7 次提及里有 4 次来自品牌词 |
同一批问题下，AI 提到了谁
| 品牌 | 提及率 |
|---|---|
| 竞品 A（行业头部） | 46% |
| 竞品 B | 31% |
| 竞品 C | 18% |
| 宏远重工（本品牌） | 7% |
口径：100 次提问（20 个问题 × 5 个平台）中，回答里出现该品牌名称、公司全称或官网域名的次数占比。同一次回答中多次出现只计 1 次。
三个判断
- 只有品牌词有效。7 次提及里有 4 次来自「宏远重工是什么公司」这类品牌词，占 57%。客户不问你的名字，你就不会出现——说明 AI 心里没有你的「品类身份」。
- 最高价值的问法你全丢。「时产 200 吨怎么配线」「国产和进口怎么选」这类选型对比问题，12 次提问只有 1 次提及。这正是采购决策前最集中的一段，也是 AI 最愿意给具体厂家名单的一段。
- 不是没人搜，是你没被读到。你的官网有 12 个产品页、参数齐全，但规格表是图片、全站 0 个结构化数据——AI 读不到你的参数，也就没法在「对比」类问题里引用你。
建议推进顺序
| 时间 | 目标 | 做什么 |
|---|---|---|
| 第 1–2 周 | 先能被读到 | P0 三项、5.5 人日：结构化数据、参数表转文本、llms.txt 与抓取声明。不做这一步，后面写的内容 AI 用不上。 |
| 第 3–6 周 | 再能被引用 | 产品与案例页预渲染，补 6 个事实型页面（产能 / 认证 / 交付 / 售后 / 出口 / 案例）。 |
| 第 90 天 | 验证有没有变 | 同一批 20 个问题、同一口径重测一遍，出对照报告。不承诺数字，只呈现变化。 |
02 测评怎么做
先把口径说清，数据才有意义。
测评设计
- 20 个问题：与你方市场部共同确认，全部是真实客户会拿去问 AI 的话，不是我们编的行业词。
- 5 个平台：DeepSeek、豆包、元宝、Kimi、ChatGPT，同一问题、同一措辞，各问一次。
- 不加追问：取平台首次完整回答，不引导、不提示、不二次追问。
- 全部截图：100 次提问逐条截图，原件作为附件随报告交付。
判定口径
- 算「提及」：回答中出现品牌名、公司全称、官网域名，任一即计 1 次。
- 算「引用」：回答中给出官网链接，或明确引用了官网内容。
- 不重复计：同一次回答里出现 3 次品牌，仍只计 1 次。
- 竞品同口径：竞品 A / B / C 用完全相同的判定标准，不存在只对自己宽松。
20 个问题清单（按客户问法分五类）
| 编号 | 类别 | 问题原文（提问时逐字使用） | 本品牌提及 |
|---|---|---|---|
| Q1 | 品牌词 | 宏远重工是做什么的？公司实力怎么样？ | 2 / 5 |
| Q2 | 品牌词 | 宏远重工的破碎机质量怎么样？ | 1 / 5 |
| Q3 | 品牌词 | 宏远重工和竞品 A 比，哪个更靠谱？ | 0 / 5 |
| Q4 | 品牌词 | 宏远重工有出口资质吗？做过哪些海外项目？ | 1 / 5 |
| Q5 | 品类词 | 颚式破碎机哪家好？推荐几个厂家 | 1 / 5 |
| Q6 | 品类词 | 圆锥破碎机哪个厂家做得好？ | 1 / 5 |
| Q7 | 品类词 | 制砂机设备哪家好？ | 0 / 5 |
| Q8 | 品类词 | 移动破碎站有哪些靠谱厂家？ | 0 / 5 |
| Q9 | 选型对比 | 颚破和圆锥破怎么选？推荐厂家 | 1 / 5 |
| Q10 | 选型对比 | 时产 200 吨的石料线怎么配置？ | 0 / 5 |
| Q11 | 选型对比 | 破碎机选型要注意哪些参数？ | 0 / 5 |
| Q12 | 选型对比 | 国产破碎设备和进口的差在哪？怎么选？ | 0 / 5 |
| Q13 | 价格售后 | 一套碎石生产线大概多少钱？ | 0 / 5 |
| Q14 | 价格售后 | 破碎机厂家售后哪家靠谱？ | 0 / 5 |
| Q15 | 价格售后 | 颚破的易损件去哪买？供货快不快？ | 0 / 5 |
| Q16 | 价格售后 | 设备安装调试厂家管不管？ | 0 / 5 |
| Q17 | 地域出口 | 山东有哪些矿山机械设备厂家？ | 0 / 5 |
| Q18 | 地域出口 | 出口非洲的破碎设备选哪家？ | 0 / 5 |
| Q19 | 地域出口 | 河南和山东的破碎机厂家怎么选？ | 0 / 5 |
| Q20 | 地域出口 | 有没有做过一带一路项目的矿山设备供应商？ | 0 / 5 |
必须说明的局限
- AI 回答不是确定性的，同一问题换时间、换账号、换地区，结果会不同。本报告是 2026-10-27 至 10-30 的一次快照，不是长期结论。
- 100 次提问是抽样，代表不了所有客户的真实问法，但足以判断「你处在什么位置」。
- 提及率是相关指标，不是因果证明。本报告不预测排名、不承诺流量。
03 逐条结果
● 提及 ○ 未提及。每次提问的截图原件（S-001 ~ S-100）随正式报告作为附件交付，可逐条核对。
| 编号 | 类别 | DeepSeek | 豆包 | 元宝 | Kimi | ChatGPT | 提及 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q1 | 品牌词 | ● | ● | ○ | ○ | ○ | 2 / 5 |
| Q2 | 品牌词 | ○ | ○ | ● | ○ | ○ | 1 / 5 |
| Q3 | 品牌词 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q4 | 品牌词 | ○ | ○ | ○ | ● | ○ | 1 / 5 |
| Q5 | 品类词 | ● | ○ | ○ | ○ | ○ | 1 / 5 |
| Q6 | 品类词 | ○ | ● | ○ | ○ | ○ | 1 / 5 |
| Q7 | 品类词 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q8 | 品类词 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q9 | 选型对比 | ● | ○ | ○ | ○ | ○ | 1 / 5 |
| Q10 | 选型对比 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q11 | 选型对比 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q12 | 选型对比 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q13 | 价格售后 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q14 | 价格售后 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q15 | 价格售后 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q16 | 价格售后 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q17 | 地域出口 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q18 | 地域出口 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q19 | 地域出口 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
| Q20 | 地域出口 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | 0 / 5 |
按平台
| 平台 | 提及 | 提及率 |
|---|---|---|
| DeepSeek | 3 / 20 | 15% |
| 豆包 | 2 / 20 | 10% |
| 元宝 | 1 / 20 | 5% |
| Kimi | 1 / 20 | 5% |
| ChatGPT | 0 / 20 | 0% |
按问题类型
| 类别 | 提及 | 提及率 |
|---|---|---|
| 品牌词 | 4 / 20 | 20% |
| 品类词 | 2 / 20 | 10% |
| 选型对比 | 1 / 20 | 5% |
| 价格售后 | 0 / 20 | 0% |
| 地域出口 | 0 / 20 | 0% |
04 竞品与引用来源
AI 不是没答案，是答案里没有你。
同一批问题下，谁的官网被 AI 读了
| 品牌 | 被提及 | 官网被引用 | 品牌词提及率 | 典型回答里的位置 |
|---|---|---|---|---|
| 竞品 A（行业头部） | 46 / 100 | 11 次 | 95% | 常出现在名单首位，回答会带「官网」「产品参数页」链接 |
| 竞品 B | 31 / 100 | 6 次 | 80% | 多出现在「价格」「售后」类问题，被描述为「性价比方案」 |
| 竞品 C | 18 / 100 | 2 次 | 55% | 集中在「地域」与「出口」类问题，被描述为「山东厂家」 |
| 宏远重工（本品牌） | 7 / 100 | 0 次 | 40% | 仅在品牌词问题中被复述公司简介，无一次出现在推荐名单里 |
AI 在这些回答里引用了谁的内容
| 来源 | 占比 |
|---|---|
| 行业门户 / B2B 平台 | 41% |
| 竞品官网 | 22% |
| 媒体 / 新闻稿 | 19% |
| 百科 / 问答社区 | 11% |
| 宏远重工官网 | 0% |
| 其他 | 7% |
口径：统计 100 次回答中出现的全部引用链接与来源标注，同一来源多次出现按次数计，合计 63 个来源。
三条解读
- 你不是「没被收录」，是「没被读懂」。竞品 A 被引用的 11 次里，有 7 次指向它的产品参数页。你能提供的参数并不比它少，但你的参数是图片，AI 读到的是空白。
- 最大的引用池不在官网。41% 的引用来自行业门户与 B2B 平台。这意味着光改官网不够——还需要在第三方信源里出现可被引用的事实（产能、认证、案例、交付记录）。
- 品牌词也不是稳的。品牌词提及率只有 40%，说明 AI 对你的「实体认知」本身就很薄。50 次品牌词提问里有 30 次它答不上来或答错，这已经影响到主动搜你名字的人了。
一段真实回答（摘录）
「时产 200 吨的石灰石破碎线，常见配置是振动给料机 + 颚破 PE750×1060 + 反击破 PF1214 + 三层振动筛……设备参数与工况适应范围可参考竞品 A 官网产品页。」
—— DeepSeek · Q10「时产 200 吨的石料线怎么配置」· 2026-10-28 15:42 · 截图 S-047
这段回答说明了什么：它给出了型号、给出了厂家、给出了参考链接——这三样你其实都有，但你的页面读不出来。AI 只能引用「能被解析的页面」，不会引用「看起来很像但正文是图片和脚本」的页面。
一个可以立刻自己验证的细节：在 DeepSeek 里问「你们公司是做什么的」，回答大概率会复述一句模糊的行业描述——因为它只能从第三方平台的简介里拼。把公司简介、产能、认证、出口国家数写成结构化的事实，是最便宜的一次修复（见下方改造清单 A1 与 A5）。
05 为什么 AI 读不到你
每条都带证据，不用信我的判断，你可以自己复核。
P0 · 不修就没有后面
| 编号 | 问题 | 证据（可自行复核） | 导致什么 |
|---|---|---|---|
| P0-1 | 产品参数以图片呈现 | 12 个产品页的规格表全部是 JPG 截图，无 HTML 表格、无 alt 文本。产品页可见文字平均 217 字，其中可读参数 0 个。 | 「时产 200 吨怎么配线」这类问题，AI 无法引用你的参数 |
| P0-2 | 全站无结构化数据 | 抓取全站 68 个页面，0 个 JSON-LD 块，无 Organization / Product / FAQPage 标记。 | AI 无法确认「你是做什么的、有哪些产品」，只能靠猜 |
| P0-3 | 没有 llms.txt，抓取声明缺失 | 站点根目录无 llms.txt；robots.txt 未声明 sitemap.xml（文件其实存在，只是没告诉它）。 | AI 抓取时缺少引导，不知道哪些页面值得读 |
P1 · 影响内容被读到的深度
| 编号 | 问题 | 证据（可自行复核） | 导致什么 |
|---|---|---|---|
| P1-1 | 产品与案例靠 JS 异步加载 | 直接抓取产品列表页原始 HTML，正文产品条目 0 条，只有骨架屏占位；案例详情页同理。 | 抓取工具拿到的是一张空页面 |
| P1-2 | 关键事实只存在于图片 | 成立年份、厂区面积、出口国家数、年产能均只在首页 banner 图中出现，正文无对应文字。 | AI 无法把这些当作「可引用的事实」 |
| P1-3 | 第三方信源缺位 | 41% 的引用来自行业门户 / B2B 平台。同样检索这三家的平台条目：竞品 A 有 14 条，竞品 B 9 条，你 1 条。 | AI 的答案池里没有你的信息，自然不提你 |
P2 · 规范化，收益慢但要做
| 编号 | 问题 | 证据（可自行复核） | 导致什么 |
|---|---|---|---|
| P2-1 | 标题层级混乱 | 首页 4 个 H1，产品页有 H1 无 H2，正文小标题用加粗段落代替。 | AI 判断不出页面主题与段落关系 |
| P2-2 | URL 无语义 | 产品页形如 /a?id=37，无语义路径，无面包屑。 | 引用时无法体现「这是什么产品」 |
| P2-3 | 没有问答型内容 | 全站无 FAQ 结构，客户高频问题散落在新闻里，且多为活动稿。 | 错失最容易被抓取的问答型内容形态 |
为什么先修 P0，而不是先写内容
内容写给 AI 读，前提是 AI 能读到页面里的东西。P0 三项解决的是「能不能读」：参数是图片、零结构化数据、无抓取声明——这三项不修，写多少篇内容都只是给一个读不到的空壳加字。
P1 决定「读多深」，P2 决定「读得准」。顺序反了，投入会打水漂——这也是为什么有不少企业做了内容却没效果：不是内容不行，是地基没打。
一句话概括
问题不在「你不重视线上」，而在你的线上资产是为「人看」做的，不是为「机器读」做的。图片参数、JS 渲染、零结构化——这三件事对人几乎无感，对 AI 却是致命的。
06 改造清单
按优先级排，可自行实施，也可交第三方。任何一方按这张表都能做，不依赖我们。
| 编号 | 级别 | 动作 | 工作量 | 谁做 | 解决什么 |
|---|---|---|---|---|---|
| A1 | P0 | 全站注入结构化数据：Organization / Product / FAQPage / BreadcrumbList | 2 人日 | 我方 | 让 AI 确认实体与产品关系 |
| A2 | P0 | 12 个产品页规格表：图片转 HTML 表格，补齐单位与工况 | 3 人日 | 我方 | 参数可被抓取、可被对比 |
| A3 | P0 | 新增 llms.txt；robots.txt 声明 sitemap.xml | 0.5 人日 | 我方 | 告诉 AI 该读哪些页面 |
| A4 | P1 | 产品列表、案例详情改为预渲染（SSR 或静态化） | 4 人日 | 我方 | 抓取到真实正文，不再是骨架屏 |
| A5 | P1 | 建 6 个「事实型」页面：产能 / 认证 / 交付 / 售后 / 出口 / 案例数据 | 5 人日 + 内容 | 双方 | 给 AI 可引用的事实素材 |
| A6 | P1 | 第三方信源铺设：行业门户条目、B2B 平台、媒体稿 | 持续 | 双方 | 进入占 41% 的主要引用池 |
| A7 | P2 | 标题层级规范化（单 H1、分段 H2/H3）；URL 改语义路径 | 1 人日 | 我方 | 页面主题可被正确识别 |
| A8 | P2 | 把本次 20 个问题做成 FAQ 页面（与问题库同源） | 2 人日 | 双方 | 直接命中客户真实问法 |
合计工作量
- P0：5.5 人日（必须做完再谈后续）
- P1：9 人日 + 内容素材
- P2：3 人日
- 不含第三方信源铺设与内容生产，那部分属持续投入。
做完之后的预期（是目标，不是承诺）
90 天内同口径复测，提及率从 7% 往 30% 以上走，官网进入引用来源列表。这是目标值。AI 回答由模型与训练语料决定，结果不由任何一方控制，谁承诺具体数字都不可信。
这份报告能证明什么，不能证明什么
| 能证明 | 不能证明 |
|---|---|
| 2026-10-27 至 10-30 期间，在这 20 个具体问法下，AI 是否提到你、提到谁、引用了谁。 | 不能预测未来的排名与提及率，AI 回答随时会变。 |
| 你的站点在技术层面存在哪些阻碍抓取的具体问题（附抓取证据）。 | 不能代表所有用户的真实提问方式，100 次是抽样。 |
| 改造项与其工作量，任何一方都可按此实施，不依赖我方。 | 不能证明「改了必然提升销量」，可见性与成交之间还有产品、价格、渠道。 |
后续三个选择（都写清楚，不藏）
- 自己做。清单可以直接交给你们的技术或外包，我们不再介入，报告归你。
- 交给我们做 P0 与 P1。按上表人日报价，做完交付改动记录与复测对照。
- 签年度搜索可见性服务。含改造、每月 2 篇内容、双通道监测与季度复测；本报告体检费 ¥1,980 全额抵扣，30 天内有效。详见价格页。
这份样例值 ¥1,980 吗
判断标准只有一条：看完之后，你能不能拿着它去指挥别人干活。能说出「先改这三项、5.5 人日、谁来做」，这份钱就值；看完只有一句「原来 AI 不提我」，就不值——我们宁可你现在不买。
正式报告与这份样例的差别只有三处：换成你的真实提问、换成你的真实竞品、附上 100 张提问截图原件。结构与工作量表完全一致。
常见问题
多久能拿到报告？
从确认 20 个问题起算，5 个工作日内交付。提问与截图占 2–3 天，其余是分析与出报告。
可以只做体检、不做改造吗？
可以，而且不少人这么做。报告与改造清单归你，可以自己找人做，也可以交给其他服务商，我们不追问、不设限。
100 张提问截图会给我吗？
给，作为附件随报告一起交付，编号 S-001 至 S-100 与正文逐条对应。你可以自己复核每一条判定。
¥1,980 能抵扣吗？
30 天内签年度搜索可见性服务，体检费全额抵扣。只做一次性体检、不签年费的，不抵扣，也不影响你拿走全部交付物。
为什么不承诺做到多少提及率？
因为 AI 的回答由模型和训练语料决定，不由我们控制。承诺具体数字的人，要么不懂，要么打算赖账。我们只承诺做哪些动作、交哪些报告、按什么口径复测。
换一批问题，结果会差很多吗？
会，所以问题清单要一起确认。我们坚持用你市场部认可的真实客户问法，而不是行业罗列词——后者数字好看，但没有指导意义。