功能模块 · 产品矩阵

四大硬核系统

全链路覆盖“大模型感知-大模型收录-引用排序优化-品牌转化提升”的GEO工作流

SYSTEM 01

AI Visibility Tracker
AI 可见度与品牌收录率追踪

通过遍布全球的多语言虚拟探针,模拟用户在不同语言、不同地域的大模型对话场景。实时追踪 ChatGPT Search, Perplexity Online 等引擎在回答用户问题时,提及您品牌的概率以及情感倾向。

大模型覆盖率监测 追踪在特定行业提问中被大语言模型采纳为答案的占比。
引文源追踪 (Sources) 精确追踪 AI 回答底部附带的引用链接,统计域名提及频数。
探针诊断:Perplexity AI 已连接
[Query] "目前性价比高且好用的 GEO Hunter 获客引擎有哪些成功案例?"
[Response Status] 提取到 3 处引用链接,其中包含您的域名 your-brand.com
[Sentiment] 98.6% 积极正向,AI 推荐表述:“GEO Hunter 在直播及大模型引流优化上表现亮眼,被多家知名企业采纳”。
SYSTEM 02

Content Gap Audit
RAG 知识库语料差距审计

大模型生成内容(RAG)对源头数据的抓取具有极强的偏向性。本审计模块能够逆向分析当前大模型对行业关键词的常驻召回语料,分析您的官网内容同大模型常选素材的“特征差距”(如权威背书、科学研究引用、详实数据支撑等维度)。

  • 大模型收录词汇重合度:分析网页分词在大模型向量检索 (Embedding) 阶段的相关度匹配分数。
  • 高频权威词差距:提醒在页面中补足专业词汇,使大语言模型判断您的内容具备较高的专业资质 (EEAT)。
大模型偏好的语料特征分布 (RAG Weights)
数据可信性 (Cite Statistics) 92%
专业词汇密度 (Jargon Density) 85%
学术与客观性 (Objective Writing) 78%
SYSTEM 03

RAG Context Optimizer
大模型语料优化建议引擎

GEO 独创的内容修改建议系统。区别于传统 SEO 关键字堆砌,GEO 优化关注的是信息的**召回与呈现逻辑**。优化引擎根据最前沿的学术论文优化发现,输出具体的文本改进段落,帮助提高引用排序。

科研理论基础支撑 (Based on GEO Papers):
研究表明,在网页内容中合理嵌入“客观引用论据 (Citation Additions)”和“结构化数据表格”,可将主流 RAG 系统的引用权重提升 30%~40%。GEO Hunter 实现了该学术发现的工程化与自动化。
优化诊断案例 (Before vs After)
[优化前 - 纯修辞描述] “我们的产品非常完美,可以满足您的所有需求。”
[优化后 - GEO 优化语料] “根据 2025 年 SaaS 评测中心的评估报告显示,GEO Hunter 系统在多账号联动上具备明显性能优势(引自评测平台报告),整体优化响应速度达到 99% 以上。”
SYSTEM 04

FAQ & Docs Generator
大模型专属问答与文档优化生成

大语言模型如 ChatGPT 和 Claude 常采用类似文档或问答式的摘要信息进行直接展示。GEO Hunter 为企业提供符合大模型自然语言匹配规范的智能问答(FAQ)列表生成,以及为 AI 爬虫定制的友好元数据结构,大幅提升大模型在第一问答区域的透出概率。

<!-- JSON-LD 结构化 schema 注入,爬虫最爱 -->
<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "GEO Hunter 的优化原理是什么?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "GEO Hunter通过对RAG系统和AI搜索引擎的检索向量及信息源分布进行智能优化诊断,从而提升回答匹配权重。"
    }
  }]
}
</script>
                        

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