企业级 GEO 数据监测与分析平台

让品牌在 AI 搜索中的可见度,变成可监测、可分析的数据资产

统一监测品牌在 ChatGPT、Gemini、Perplexity、DeepSeek、豆包、千问等主流 AI 平台中的曝光、推荐、引用与回答变化,帮助团队看清 AI 为什么推荐你,为什么没有推荐你。

从“有没有被 AI 提到”到“为什么被推荐”,建立企业级 GEO 数据视图。
AI Visibility Command Center品牌可见度监测
LIVE
用户问题“适合企业做 AI 搜索监测的服务商有哪些?”
90%+智能问答场景覆盖
PC + APP国内双端采集
API / BI企业系统接入
曝光推荐引用竞品风险
行业趋势

AI 搜索,正在成为新的品牌入口

用户正在从传统搜索结果页,转向 AI 搜索、AI 问答和 Agent 助手获取答案、比较方案并做出决策。品牌是否被 AI 看见、如何被描述、是否被优先推荐,正在直接影响用户选择。

过去 SEO搜索链接

用户浏览多个网页、比较信息,再自主决策。

现在 GEO直接答案

用户直接阅读 AI 给出的总结、推荐和排序。

为什么现在需要 GEO

看不见 AI 中的品牌表现,就无法管理 AI 时代的品牌增长

当越来越多用户通过 AI 获取建议时,企业需要的不只是内容发布能力,更需要一套持续、可量化、可比较的 GEO 监测体系。

01

AI 会不会推荐我,而不是竞品?

同样的问题下,品牌是否被提及、是否进入推荐名单、是否排在更靠前的位置,都会直接影响用户心智。

02

AI 为什么推荐某些品牌?

企业需要理解 AI 推荐背后的回答逻辑、引用依据和信息来源,而不只是看结果本身。

03

AI 对品牌的描述是否准确?

AI 回答可能存在描述偏差、信息过时、品牌误读甚至错误归因,影响用户对品牌的判断。

04

不同平台和地区的结果是否一致?

品牌在不同 AI 平台中的表现可能差异明显,需要跨平台、跨模型、跨终端监测。

GEO vs SEO

GEO 不是替代 SEO,而是补上 AI 推荐这一层新的可见度管理

SEO 管理网页可见度,GEO 管理 AI 回答中的品牌可见度。两者结合,才能覆盖从搜索结果到 AI 答案的完整入口。

SEO 关注网页能否被找到

网页收录、关键词排名、点击流量、页面优化。

GEO 关注品牌能否被 AI 看见、理解并推荐

品牌曝光、推荐率、回答内容、引用来源、竞品对比、多模型差异。

平台覆盖

统一监测国内外主流 AI 搜索与问答平台

覆盖海外主流大模型平台与国内核心 AI 应用场景,尤其强化国内平台 PC + APP 双端采集能力。

多平台
统一监测
ChatGPTGeminiPerplexityDeepSeek豆包千问文心一言Kimi
监测范围

从曝光到推荐逻辑,建立 AI 品牌表现的完整监测视角

不仅看有没有被提到,更看提到的位置、方式、语义、引用与变化趋势。

结果

结果层监测

监测品牌曝光、推荐品牌、排名位置、回答时间等关键结果数据。

内容

内容层监测

采集 AI 回答内容、思考过程、多轮问答结果与分享链接。

证据

证据层监测

识别回答中的引用信源、引用结构和信息依据。

竞争

竞争层监测

对比品牌与竞品的出现频率、推荐差异与表述差异。

风险

风险层监测

识别回答准确性、情感倾向、品牌误读和错误归因。

数据采集能力

面向真实用户提问场景的多平台、多模型采集能力

通过统一采集体系还原品牌在不同 AI 平台中的真实呈现结果,让监测数据更接近实际用户决策场景,而不是静态抓取或单点测试。

PC 端 + APP 端采集

覆盖桌面端与移动端核心使用场景,贴近真实用户使用路径。

多模型统一监测

在同一监测框架下观察不同模型表现,减少单平台视角带来的判断偏差。

多平台统一分析基础

将分散在不同平台的数据统一纳入同一观察体系。

多地区、多语言采集

支持跨市场、多地区、多语言的品牌观察需求。

模拟真实用户提问场景

围绕真实问题、真实语境和真实提问方式进行采集。

采集模式与频率

支持多种采集模式与频率,满足持续监测与专项研究双重需求

既能做长期稳定的日常跟踪,也能围绕新品上线、品牌活动、竞品变化等场景进行定向监测。

Deep深度思考模式

适用于复杂问题分析场景,观察 AI 在完整推理链路下的回答表现。

Fast快速思考模式

适用于高频、轻量和规模化监测任务,提升日常跟踪效率。

Search联网搜索模式

观察 AI 接入外部信息时的回答结果与引用方式。

Chat多轮问答采集

还原连续追问场景,理解品牌在多轮对话中的表现变化。

灵活配置监测节奏每天每周每月自定义频率
分析洞察能力

从监测结果到关键判断,帮助企业看懂 AI 为什么这样回答

围绕品牌曝光、推荐结果、回答内容、引用来源与竞品差异,提供面向业务决策的基础分析视角。

曝光推荐引用竞品风险
品牌可见度分析

看品牌是否被提及、是否进入推荐、出现频率如何变化。

回答内容分析

看 AI 如何描述品牌,表述是否准确,是否存在偏差、缺失或不一致。

引用来源分析

看 AI 回答引用了哪些来源,哪些来源更常被采用。

竞品对比分析

看同类问题下品牌与竞品的推荐差异、表达差异和可见度差异。

方案差异

不是普通 SEO 工具,也不是单平台抓取工具

我们提供的是面向企业 GEO 管理的统一数据底座,帮助品牌在多平台、多模型、多终端环境中持续监测、比较和优化 AI 可见度。

相比传统 SEO 工具

关注的不只是网页搜索结果,而是品牌在 AI 回答中的曝光、推荐、引用和描述方式。

相比单一平台工具

支持国内 + 海外平台统一监测,补足国内生态和 APP 端采集场景。

相比人工测试和零散脚本

更适合长期、持续、可追踪的数据监测需求,把 GEO 结果沉淀为数据资产。

国内 + 海外统一监测PC + APP 双端思考过程采集引用信源分析多模型对比API 自动化接入
API 与企业级接入

让 GEO 数据进入企业现有分析体系,而不是成为孤立工具

支持任务创建、自动调度、数据回传和系统集成,帮助企业将 GEO 数据纳入 BI、数据中台、品牌监测和营销分析工作流。

批量任务创建自动化调度第三方系统接入数据回传BI 与数据中台
适用场景与客户价值

适用于品牌、市场、内容、SEO 与数据团队的协同管理

同一套 GEO 数据,可以服务品牌监测、竞品分析、内容优化、营销评估和管理层决策。

Brand品牌团队

监测品牌是否被正确描述、是否被推荐、是否存在误读和形象偏差。

Market市场团队

观察活动、传播、内容与口碑变化是否影响 AI 中的品牌可见度。

Content内容与 SEO 团队

识别内容缺口、引用机会和竞品差异,为后续优化提供依据。

Data数据团队与管理层

从整体趋势、竞争态势和业务价值的角度观察 AI 渠道表现。

常见问题

企业开始 GEO 监测前,最常问的几个问题

什么是 GEO 数据监测?

GEO 数据监测是持续观察品牌在 AI 搜索与问答平台中的曝光、推荐、引用来源和回答内容变化,帮助企业判断 AI 是否正确理解并推荐品牌。

博晓通 GEO 监测哪些 AI 平台?

博晓通 GEO 面向 ChatGPT、Gemini、Perplexity、DeepSeek、豆包、千问、Kimi 等主流 AI 搜索与问答场景,支持多平台统一观察。

GEO 和传统 SEO 有什么不同?

SEO 主要关注网页在搜索结果中的收录、排名和点击,GEO 更关注品牌是否进入 AI 回答、是否被推荐、被如何描述以及引用了哪些来源。

GEO 数据可以接入企业内部系统吗?

可以。博晓通 GEO 支持任务创建、自动调度、数据回传和 API 接入,便于将 AI 可见度数据纳入 BI、数据中台、品牌监测和营销分析流程。

预约演示

把品牌在 AI 中的表现先看清,再决定如何优化

支持按品牌、平台、地区与业务场景设计监测方案,适合希望系统化评估 AI 可见度的品牌与企业团队。