品牌生成式引擎 (GEO) 可见度与信源归因诊断

精准核算品牌在 Deepseek、元宝、千问、文心一言、豆包 回答特定行业问题时的提及概率（Brand Mention Rate）与主动曝光广度。

• 多模型覆盖渗透率横向比对 Deepseek、元宝、千问、文心一言、豆包 是否将品牌纳入推荐范围，测算有效覆盖率。
• 核心业务提问提及率（BMR）统计在行业核心场景提问与产品选型咨询中，品牌被模型主动推荐的频率。
• 跨引擎认知一致性比对不同大模型对品牌定位、主营产品与核心能力描述的共识与认知偏差。
• 未被提及根因排查深度排查大模型未提及品牌时的知识盲区、实体冲突或信源断层。

精准判定品牌在大模型推荐清单中所处的位次（Top-Rank Rate），透视核心竞品关联推荐格局。

• 首位推荐率（Top-1 TAR）测算大模型在推荐同类产品方案时，品牌位列首选第一顺位的概率。
• 首选与备选角色细分区分品牌被大模型定义为主力主推方案、次要备选方案还是对照组。
• 关联竞品共现矩阵梳理在提及你的品牌时，大模型经常同步关联推荐的核心竞品与替代品网络。
• 黄金注意力区占位分析测算品牌在生成文本前半段（前 20% 高注意力区域）的出现频次与篇幅权重。

基于细粒度语义分析与属性提取，剖析大模型对品牌产品力、性价比与可靠性的评价取向。

• 细粒度情感极性判定结构化分类大模型对品牌的整体态度（正面推崇、客观中立、审慎保留）。
• 核心优势属性提炼率检验大模型在推荐时，能否准确提炼出产品最核心的差异化卖点与技术参数。
• 负面疑虑与风险排查精准识别回答中是否包含了对品牌的负面评价、价格疑虑或功能短板。
• 行业赛道与客群定位准确度评估大模型对品牌所属行业赛道、目标客户群与服务能力的理解是否偏差。

解析大模型检索引用的网页正文，提炼可落地的结构化写作任务与事实核验清单。

• 引用信源类型与权重分布分类统计官网、垂直行业媒体、知识百科、开源社区与评测站的采信权重。
• 高频关键采信源精准定位定位在多轮次、多模型提问中被反复索引的权威网页与高权重域名。
• 事实信息缺口排查对比已采信源样本中竞品突出而自身薄弱的资质数据、评测佐证与落地案例。
• 结构化写作与部署大纲输出包含语义骨架、首段锚定、待备事实与可借鉴表达的工程级内容任务。