AI Recommendation Intelligence & Growth Attribution

AI 正在决定客户
最先看到谁。

检测你的品牌、产品、网站或线下业务,在 ChatGPT、DeepSeek、豆包、元宝、Gemini、Perplexity 等 AI 中是否被推荐、为什么被推荐,以及这些推荐最终带来了什么。

无需注册 · 30 秒获得初步结果 · AI 自动识别行业与检测对象

试试看:

How It Works

从一次检测,到持续增长的完整闭环。

不是给你一份报告就结束:检测 → 找缺口 → 自动优化 → 多渠道发布 → 持续复测 → 衡量业务价值,每一步都可验证、可归因。

01AI 检测

冻结 Baseline:你的实体在 ChatGPT、豆包、DeepSeek 等引擎的真实推荐表现。

02找到增长缺口

Intent × 竞品对位,看清在哪些需求下输给谁、为什么输。

03自动优化

Action Center 生成带优先级的执行计划;Execution Center 把诊断转成内容 Brief 与大纲。

04多渠道发布

L1 官网自动 / L2 平台半自动 / L3 企业工作流(医疗合规审核),发布记录全部进入证据链。

05持续复测

同一组固定 Query 定期复测,验证推荐是否真的改变,输出 Before / After 与逐动作关联提升。

06衡量业务价值

GIMF 归因:AI Impact → Demand Impact → Business Impact,证据分级,不虚构 ROI。

体验 GEO Growth Campaign →

Recommendation Intelligence

当客户问 AI,你和竞品谁先被推荐?

用客户的语言,而不是 GEO 术语,讲清四个核心问题。

01

推荐结果

AI 到底有没有推荐你?

  • 目标问题126
  • 被推荐47
  • 推荐率37.3%
  • 行业中位数52.1%
02

竞争位置

推荐机会被谁拿走了?

  • 你的品牌#4
  • 竞品 A#1
  • Recommendation Gap−21pp
03

用户意图

你在哪些需求下正在输?

高端商务+11
情侣度假−36
亲子−36
外宾入住−3
04

原因

AI 为什么推荐竞品,而不是你?

  • 内容证据不足
  • OTA 实体信息不一致
  • 小红书场景内容缺失
  • 豆包生态信号偏弱
  • 官网缺少对应 Intent 页面

查看完整竞争报告 →

Intent × Competitor

不是一份总分,而是每个意图下的真实对位。

同一家酒店,在「商务」可能领先,在「亲子」却大幅落后。GEOScope 把每个消费意图摊开给你看。

示例数据 · DEMO
消费意图竞品 A你的品牌竞品 B竞品 CGap(你 vs #1)
高端商务72%71%55%48%+1
情侣度假67%31%58%44%−36
亲子61%22%54%39%−39
景观 / 江景58%49%52%37%−9
外宾入住66%63%51%40%−3
性价比54%47%60%43%−13

Action Center → Execution Center

发现问题之后,告诉你下一步该做什么——并推进到发布。

从差距到证据,再到带优先级的可执行计划;Execution Center 继续把它推进为「生成什么 → 发到哪里 → 谁审核 → 何时复测」的内容执行层。

Recommendation Gap
亲子度假 Intent
  • 你的推荐率22%
  • 主要竞品61%
−39pp
为什么输了?
  • ✓ 竞品拥有大量亲子场景内容
  • ✓ 被多个旅游内容源引用
  • ✓ OTA 儿童设施信息更完整
  • ✕ 你的官网没有亲子落地页
  • ✕ 豆包偏好来源覆盖不足
建议优先执行
  • P0
    官网 建立「上海亲子酒店」场景页
  • P0
    抖音 发布 5 条真实亲子入住内容
  • P1
    携程 补全儿童设施 / 家庭房实体信息
  • P1
    小红书 构建亲子场景 UGC 证据
Execution Center 逐条生成内容 Brief → 审核工作流 → 发布 → 固定 Query 复测(30 天)

Impact Measurement

做完优化,AI 真的更愿意推荐你了吗?

不是告诉你「GEO 分数涨了」,而是验证真实 AI 推荐结果是否发生改变。

示例数据 · DEMO
推荐率
31%47%
+16pp
Top-3 Rate
18%29%
+11pp
AI SOV
12%18%
+6pp
竞品差距
−23pp−8pp
收窄 15pp
7/01Baseline 31%
7/05官网优化
7/18新引用发现
7/30Retest 47%

同一组固定 Query 与意图持续复测——因为两次不同问题得出的分数,无法证明推荐是否真的改变。

From Recommendation to Revenue

AI 推荐不是终点:它怎么变成生意?

GEOScope 用 GIMF 归因框架,把「被 AI 推荐」一步步追踪到「到访 / 转化」信号——只报告关联强度,不虚构因果。

1AI Exposure

用户问 AI,你的实体进入推荐名单

100%
2Recommendation

进入 Top-3,拿到真正的推荐位

≈ 62%
3Brand Search Lift

用户主动搜索你,品牌词搜索上涨

≈ 31%
4Direct / Assisted Visit

直访或经 AI 引荐到官网 / 门店

≈ 18%
5Conversion Signal

询价 / 预订 / 留资等业务信号

≈ 9%

Action Association 非因果:GEOScope 仅报告「固定 Query + 时间先后 + 动作暴露」带来的关联强度(Strong / Moderate / Weak),不承诺某个动作必然导致具体营收。

Recommendation Intelligence Model

AI 推荐竞争力模型

八维是底层诊断模型,不是首页第一卖点。酒旅看酒旅八维,医疗看医疗八维——不机械共用一套网站 SEO 型指标。

D1 推荐表现 · Recommendation Presence
D2 意图覆盖 · Intent Coverage
D3 推荐强度 · Recommendation Strength
D4 AI 声量 · AI Share of Voice
八维
诊断引擎
D5 认知准确 · Perception Accuracy
D6 来源权威 · Source Authority
D7 信任决策 · Trust & Decision
D8 增长机会 · Growth Opportunity

权重按行业自适应:酒旅重推荐表现与声量,医疗重认知准确与来源权威。Industry Pack 决定意图库、信源图与合规闸门。

Industry Solutions

先打透两个行业,再开放更多。

每个行业有专属意图库、信源权重与合规闸门。我们不宣称服务几十个行业——那样什么都不深。

更多行业正在开放 →

Case Study

从「AI 很少推荐」到进入核心推荐名单。

真实客户数据上线前,下方为示例报告,明确标注、绝不伪造。

示例报告 · DEMO
上海某精品酒店
126消费决策 Query
6AI 引擎
8主要竞品
Recommendation Presence31% → 47%
周期30 Days
Recommendation Lift+16pp
竞品差距−23pp → −8pp
查看完整案例 →

Research

我们持续研究 AI 如何改变消费者决策。

白皮书、方法论、行业研究与 Insights,统一归入 GEOScope Research。

你的客户问 AI 时,它会推荐你吗?

先看看真实结果,再决定是否需要优化。