AI 时代,你的品牌被看见了吗?

一键检测,看看 AI 会不会推荐你

覆盖主流 AI 搜索平台

DeepSeekDeepSeek 豆包豆包 KimiKimi ChatGPTChatGPT PerplexityPerplexity GeminiGemini

为什么品牌需要被 AI 推荐?

AI 正在重塑用户获取信息和做出决策的方式,了解这些趋势对品牌至关重要

行业趋势

60% 的搜索已是零点击,你的品牌准备好了吗?

全球搜索中约 60% 已经是「零点击搜索」——用户在搜索结果页面就获取了所需信息,不再点击进入任何网站。AI 搜索正在加速这一趋势,品牌被发现的逻辑必须跟着变。

  • 传统营销漏斗正在被 AI 压缩为「问 AI → 直接推荐 3-5 个品牌 → 决策」
  • SEO 排名第一但不在 AI 推荐列表里,等于白做
  • 内容的作用变了:不再只是吸引点击,而是让 AI 引用和推荐
AEO 科普

什么是 AEO?比 GEO 更进一步的 AI 引擎优化方法

AEO(AI Engine Optimization,AI 引擎优化)是 GEO 的升级概念。GEO 聚焦于让 AI 生成回答时引用你的内容,而 AEO 更进一步——系统性地优化品牌在所有 AI 引擎中的可见度、推荐概率和信任度。

  • 可见度:品牌是否出现在 AI 的回答中?出现频率如何?
  • 推荐度:AI 是否主动推荐你的品牌?排名位置如何?
  • 信任度:AI 引用的信源是否权威?品牌信息是否一致?
实操指南

你的品牌在 AI 搜索中「隐形」了吗?

不同 AI 平台引用的信源不同——DeepSeek 偏好知乎,豆包偏好小红书,百度 AI 偏好百科。只在一个平台做内容,其他 AI 可能完全不知道你的存在。

  • 百度 AI → 百度百科、百家号;DeepSeek → 知乎、技术社区
  • 豆包 → 小红书、UGC 内容;千问 → 淘宝/天猫、阿里系
  • AEO 的核心是多平台、多信源的内容布局

检测能力概述

数据分析功能展示

AI 可见度检测

一键检测品牌在 6 大 AI 平台的提及率和推荐位置

竞争矩阵分析

跨平台对比品牌与竞品的 AI 可见度表现

优化洞察建议

基于检测结果生成可执行的 AEO 优化策略

三类玩家,三种做法

国内 GEO 靠铺量、海外工具靠 API 监测、Citecho 靠真实用户态查询 + 完整闭环

国内 GEO 服务商

以内容铺量为主,缺乏技术平台

不做可见度检测——优化方向全凭感觉
批量铺低质量内容——无差别铺到各平台
不做引用归因——内容可能发到 AI 不引用的渠道
无法衡量效果——发完内容就结束
可能伤害品牌——低质量内容降低权威性

海外 GEO 工具

Profound / Peec / Otterly 等

只覆盖英文 AI 平台——不支持国产平台
依赖 API 标准接口——与用户 APP 端结果有偏差
只监测不闭环——不提供内容生成和分发
不理解中文信源——不了解国内平台影响权重
定价偏高——$99-$499/月,仅限监测

Citecho 言回

真实用户态查询 · 完整 AEO 闭环

6 大国产 AI 平台全覆盖
真实用户态查询——结果与 APP 端一致
完整可见性分析闭环——检测生成验证全流程
精准信源归因——精准指导内容投放
一键分发 30+ 平台

为什么选择 Citecho

解决企业在"零点击 AI 时代"的营销盲区

破解 AI 时代的营销盲区

大多数企业不知道自己在 AI 搜索中"隐形"了——SEO 做得再好,AI 不推荐你就等于不存在。

"我们 SEO 排名第一,但问 AI 推荐时完全没有我们"——某消费品牌 CMO

知己知彼的竞争情报

不仅监控自身表现,还能观察竞品在各 AI 平台的声量变化。及时发现竞品是否在做 AEO 优化。

"发现竞品在小红书密集发文后,DeepSeek 推荐率涨了 20%"——某美妆品牌运营总监

精准归因,不做无用功

传统内容营销像撒网——到处发内容但不知道哪个有效。Citecho 通过引用溯源告诉你应该在哪里布局。

"以前在 10 个平台发内容,现在只聚焦 3 个高权重信源,效率提升 3 倍"

持续迭代,效果可验证

不是一次性报告,而是持续的优化闭环。每次内容投放后重新检测,用数据验证效果。

"3 轮迭代后,品牌在 DeepSeek 的提及率从 0% 提升到 43%"

用数据说话

45+

已服务品牌

1000+

累计追踪品牌问题词

6

覆盖国产 AI 平台

42%

客户平均引用率提升

检测流程

1

品牌输入

输入您的品牌名称,开始全面检测

2

多平台 AI 检测

同时查询多个主流 AI 搜索平台

3

数据收集与分析

收集引用来源,分析提及率和情感

4

竞争矩阵生成

对比竞品,生成可见度热力图

5

优化洞察输出

输出可落地的 AEO 优化建议

你的竞品在 AI 搜索中被推荐了多少次?

当用户向 AI 提问行业相关问题时,你的品牌和竞品被提及的次数差距可能比你想象的大

竞品 A
47 次
竞品 B
38 次
竞品 C
29 次
你的品牌
3 次

竞品 A 的 AI 提及率是你的 15 倍

每一次 AI 推荐竞品而不是你,都是一个流失的潜在客户。AI 搜索不展示链接列表,只推荐 3-5 个品牌——你需要成为其中之一。

专业的人做专业的事

我们来自小红书、通义实验室、阿里云等一线 AI 团队,深度理解 AI 搜索引擎的推荐机制与信源逻辑,懂得如何在 AI 搜索时代为品牌创造真正的价值

AI 算法负责人

AI 算法负责人

前 通义实验室

专注 AI 搜索与推荐系统,理解 AI 平台的内容分发与信源选择机制

AI 产品负责人

AI 产品负责人

前 小红书

主导过 AI 搜索与推荐产品,懂用户如何通过 AI 发现品牌

推荐平台产品

推荐平台产品

前 阿里云

负责过大规模推荐系统产品化,理解 AI 平台的内容分发逻辑

全栈工程负责人

全栈工程负责人

前 Salesforce

全栈架构师,专注高并发 AI 应用系统与数据工程

小红书 通义实验室 阿里云 HubSpot Salesforce Google

让 AI 搜索也推荐你的品牌

看看你的品牌在 AI 搜索中排第几,找到让 AI 推荐你的方法