求美者已经习惯先问 AI：「这个脸型适合哪种项目？」「附近口碑好的医美在哪？」「这家机构靠谱吗？」测你的医美机构在 ChatGPT、豆包、Gemini 里有没有被推荐、排第几、资质有没有被说对。
医美决策高客单、长周期、重信任。AI 回答里的「点名」，往往发生在这些真实意图之后：
GEOScope 按医美实体生成自然语言问句，覆盖以下高价值意图：
用户描述自身条件求方案时，你是否进候选。
用户把你和竞品并列询问时的出现率。
风险 / 恢复期问题，最考验资质可信度。
「附近 / 某城市」类本地决策意图。
按专长找医生，决定医生 IP 页权重。
项目与价格是否和到院一致，防幻觉。
同一家机构，我们在多引擎上跑真实意图观测，提取「是否提及 / 推荐位 / 共现竞品 / 引用信源 / 资质是否说对」，并通过 Medical Trust Guard 先判合规闸门：
医美被 AI 推荐，前提是合规，不是话术。三个第一杠杆：
医美属于 YMYL（关乎健康与金钱）类目，所有主流 AI 对医疗内容取信更保守：没有明确资质、权威信源或结构化事实的机构几乎不会被纳入推荐。这是取信逻辑收紧，不是 AI 偏见。
医疗专属合规闸门（PASS / REVIEW / RISK），独立于 100 分 AI Visibility Index。它先判断机构是否可被 AI 安全推荐，再谈推荐排第几。RISK 档不进入推荐评分。
当前免费版为 Model Estimate (Beta)：确定性模拟探针生成，用于验证指标体系与报告结构，同一机构每次一致。真实引擎接入后以实测值替换。
医美、口腔、眼科共用同一套医疗 AI Visibility Index 引擎，只是意图库与信源策略不同。逐专科检测，看清你在每个入口的真实表现。