Our Methodology

我们的方法论

让 AI 搜索可见性优化不再是玄学，而是可检测、可量化、可验收的系统工程

为什么需要系统化方法？

AI 搜索与传统 SEO 完全不同。用户不再搜索关键词，而是直接向 AI 提问。品牌能否被推荐，取决于 AI 如何理解你的业务、你的内容是否被 AI 抓取和引用。

这不是简单的“发几篇文章”就能解决的问题。它需要系统化的检测、分析、优化和验证流程，需要针对 AI 的理解逻辑进行专项优化。

我们的方法论，就是为了解决这个问题而生。

8 平台覆盖：国内 4 大 + 国外 4 大主流 AI 平台

五层题库框架：35/25/15/20/5 分层设计，系统化覆盖

信源 A/B/C 分级：按权重分级优化，提升 AI 引用概率

量化打分公式：让 AI 可见性可量化、可对比、可追踪

数据化验收：不承诺排名，验收看检测题库复测数据

三种客户打法：针对不同阶段企业，提供差异化方案

35%品牌认知层

覆盖品牌基础信息、核心定位、主营业务等问题。当用户问“XX 行业有哪些品牌”时，你的品牌能否被提及。

25%产品推荐层

覆盖产品/服务推荐场景。当用户问“推荐一款 XX 产品”时，你的产品能否被 AI 推荐。

15%场景匹配层

覆盖使用场景与需求匹配。当用户描述具体需求时，你的品牌能否被精准匹配。

20%竞品对比层

覆盖与竞品的对比问答。当用户问“XX 和 YY 哪个好”时，你的品牌能否被正面提及。

5%深度问答层

覆盖专业技术与深度问题。当用户提出专业问题时，你的品牌能否作为权威信源被引用。

从检测到复测，标准化流程确保效果可预期

基于五层题库框架，检测品牌在 8 大 AI 平台的提及情况

分析检测结果，识别品牌在 AI 中的可见性短板

按 A/B/C 三级梳理品牌信源，确定优化优先级

基于打分公式，制定针对性的可见性提升策略

针对 AI 抓取逻辑优化品牌内容，提升被引用概率

按策略执行优化动作，覆盖国内外 8 大平台

使用相同题库复测，用数据验证优化效果

基于复测数据，持续迭代优化策略

我们不承诺排名，不承诺询盘。我们承诺的是——用数据说话。验收看检测题库复测数据，这本身就是我们的差异化。