需求对齐
明确品牌、品类、竞品、平台和本次业务目标。
范围确认每一步都留下可交付内容
服务会拆成需求对齐、问题设计、样本采集、诊断归因和动作建议。你看到的不只是结论，也能看到结论来自哪批问题和回答。
问题设计
围绕真实决策场景形成可复用的问题集。
检测底稿样本采集
跨主流 AI 平台采集回答并保留原文。
证据底稿诊断归因
拆提及、排序、评价、竞品差距和来源。
诊断报告动作建议
把缺口翻译成官网、媒体、问答和内容补强动作。
执行建议交付按角色拆开，信息更好使用
负责人看结论，执行团队看样本和来源，GEO 团队看优先级和复查口径。不同角色能直接找到自己要用的部分。
可见度检测表
按平台和问题列出提及、排序、评价和缺席情况。
GEO 诊断报告
用指标、样本和结论说明问题发生在哪里。
竞品对比底稿
同题比较竞品，定位被压住的场景和原因。
引用来源清单
整理 AI 答案背后常出现的网站、文章和内容类型。
动作建议清单
把缺口转成官网、媒体、问答和文章补强方向。
复查问题集
用于月报、投放复盘和 GEO 项目验收。
先看 AI 采信什么，再决定补什么
先看 AI 采信什么，再决定补什么
先弄清答案受哪些来源影响，再决定内容动作
很多 GEO 项目一上来就写内容，但还不知道 AI 正在引用谁、信任谁、忽略谁。ZerGeo 先梳理来源结构，再判断官网、媒体稿、问答或行业文章的优先级。
- 官网资产看官网是否能被 AI 识别为清晰的品牌依据。
- 站外内容看媒体稿、榜单、测评和行业文章是否进入答案。
- 问答资产看用户真实问题是否已有可引用答案。
官网品牌资产
媒体站外来源
问答用户问题
文章行业内容
常见问题
需要先部署系统吗？
不需要。可以先从一组真实业务问题开始，采集品牌在 AI 答案里的现状和可汇报样本。
服务最终交付什么？
交付跨平台检测结果、品牌指标、竞品差距、原始回答样本、引用来源清单、动作建议和复查口径。