D1 Recommendation Presence · 推荐出现率
在眼科相关查询里，你的机构被 AI 提及 / 推荐的比例。
D2 Intent Coverage · 意图覆盖
从近视 / ICL / 全飞秒到白内障 / 干眼 / 医生经验，你覆盖了多少类 Eye-Care Intent。
D3 Recommendation Strength · 推荐强度
被提到时是 P1 首选、P2 次选，还是仅被列举。强度决定转化权重。
D4 AI Share of Voice · AI 声量份额
在 AI 推荐名单里，你和竞品（公立三甲眼科、连锁屈光品牌）同框的频率与排位。
D5 Perception Accuracy · 认知准确度
AI 对你机构资质、主刀医生、项目范围的表述是否准确——医疗最看重这一维。
D6 Source Authority · 信源权威
支撑 AI 认知的信源是否来自官网、资质公示、合规媒体与学术引用，而非UGC水帖。
D7 Trust & Decision · 信任与决策
AI 是否在推荐时给出可核实的资质与风险提示，让患者可放心决策。
D8 Growth Opportunity · 增长机会
哪些意图你还没覆盖、竞品正占着——这就是下一步该补的 GEO 动作。
医疗行业的「被推荐」必须建立在「推荐得对」之上。近视手术、ICL 属医疗行为，AI 若把无资质表述或绝对化疗效写进答案，会被 Medical Trust Guard 判为 RISK——这类内容不计入 8 维主分，也不该出现在推荐位。分数衡量存在与排位，Guard 衡量合规与安全，两者缺一不可。
高客单
屈光手术 / ICL / 白内障多为万元级决策，一个 AI 推荐位的获客价值远高于普通到店。
长决策
患者反复问 AI 比方案、比医生、比资质；机构若长期不在名单里，就持续在关键决策期失声。
资质敏感
屈光与晶体植入是医疗行为，AI 对资质、风险、适应症的表述必须准确，否则不是「没推荐」而是「推荐错了」。
分引擎差异大
国内豆包 / 元宝偏本地口碑与地图，ChatGPT / Gemini 偏官网权威与英文信源；同一机构在不同引擎排位可能天差地别。