芒果派 GEO 自测清单先看清 AI 怎么理解你

1. 这份清单用来做什么

很多团队想做 GEO，但还没搞清楚 AI 现在怎么描述自己，就先批量生产内容。结果是把错误信息放大，或者做了一堆页面却没改变 AI 的引用。

这份清单沿四个维度帮团队先看清现状：事实是否一致、AI 现在怎么描述你、有没有可引用的证据、是否建立了复测机制。它不替代正式 GEO 体检，只是让团队在启动前先统一内部判断。

2. 事实是否站得住

先确认品牌对外有没有一个统一的事实来源，而不是各平台各说各话。

• 品牌名称、定位、业务主线是否有一处统一来源，其他页面都从这里取？
• 官网、公众号、短视频、案例页的说法是否相互一致，没有互相打架？
• 对外数字（营收、曝光、增长倍数）是否都标了出处与使用边界，而不是裸奔？

如果这几个问题的答案是否定的，先补事实中枢，再谈内容产量。

3. AI 现在怎么描述你

用一批问题去问主流 AI，记录它怎么回答，而不是凭感觉判断。

• 选几个平台：当前更值得观察 ChatGPT、DeepSeek、Kimi 和 Google AI Search。
• 准备一个问题集，覆盖“你是谁、你做什么、你有什么证据、你和竞品差在哪”。
• 记录三类结果：有没有提到你、有没有说错你、提到的是你还是别人。
• 把结果存成可复测的记录，后面干预完再跑一遍对比。

这一步的核心是建立基线。没有基线，后面做的任何优化都说不清到底有没有用。

4. 有没有可引用的证据

AI 更愿意引用有明确出处、能核对的内容。

• 是否有代表案例，且每个案例都标了已授权、已确认可公开引用的边界？
• 是否有结构化数据（FAQ、案例列表、组织信息），让页面更容易被机器读懂？
• 是否有第三方背书或公开来源，而不只是品牌自说？

证据不是越多越好，而是要可核对、可长期引用。

5. 是否建立了复测机制

GEO 不是一次性工程，AI 的语料和排序一直在变。

• 是否约定了复测周期，比如按月跑一遍问题集看前后变化？
• 是否区分了可见度指标（提及、准确、候选名单）和商业结果指标（咨询、转化）？
• 是否避免把一次测试样本包装成长期规律？

能持续复测、持续纠错的团队，比一次性堆内容的团队更可能留在 AI 的候选名单里。

6. 自测之后怎么走

如果四个维度里有一个明显是缺口，就从那里入手，而不是全面铺开。

• 事实不一致，先做 GEO 基建，统一品牌事实与案例依据。
• AI 描述偏差大，先做 GEO 体检，建立基线和错误清单。
• 证据不足，先补案例依据和结构化数据。
• 没有复测，先把月度复测机制搭起来。

芒果派把这几件事拆成了可单独启动的模块，团队可以从小阶段开始，看到改善再决定是否续阶段。

事实引用

• EXP-MP-GEO-BASELINE-V1
• QSET-MP-GEO-V1
• docs/GEO_METHODOLOGY.md