如何判断品牌是否被AI看见：六个可见度层面

六个评估层

• 发现：目标页面和第三方资料能否被搜索与抓取。
• 理解：组织、人物、产品和主题关系是否清楚。
• 验证：重要事实是否有一手或独立来源支持。
• 引用：回答是否给出链接，引用是否真正支持相邻陈述。
• 描述：品牌是否被准确、完整和公平地表达。
• 转化：可见度是否进入访问、咨询、试用或其他业务行为。

评分方式

每层使用可观察项目评分，同时保留“不适用”和“无法确认”。总分只用于同一协议下的周期比较，不能跨工具、跨行业直接比较，也不应宣称是平台内部指标。

报告至少同时提供原始计数、样本定义和主要失败项。对主观判断，例如答案语气，采用双人复核或明确的编码规则。

版本管理

平台变化、指标调整或提示词扩充都会更新方法版本。历史报告保留原口径，并提供新旧字段映射，避免用新规则重算旧数据后制造虚假增长。

为什么不压成一个神秘总分

总分适合快速比较，却容易掩盖方向相反的变化：品牌提及可能增加，同时事实错误和负面描述也在增加；引用数可能上升，但来源全部来自品牌自有页面。没有分项数据，总分无法告诉团队下一步该修什么。

GEO见保留发现、理解、验证、引用、描述和转化六层结果，并同时报告有效回答分母。需要汇总时，也应公开各项权重和缺失值处理办法。

六个层面如何对应实际动作

“发现”有问题时，检查访问、索引和内部链接；“理解”有问题时，统一名称、类别、人物与产品关系；“验证”不足时，为重要主张补原始资料和独立来源；“引用”不足时，检查关键段落是否完整、URL是否稳定；“描述”出错时，定位矛盾或过期信息；“转化”不足时，检查AI引荐用户到达的页面是否回答了后续问题。

同一品牌可能在六层中表现完全不同。例如回答经常提到品牌，说明发现并非主要障碍；但如果名称写错、引用无关页面，问题位于理解、验证和引用层。团队因此不必继续增加宽泛曝光，而应优先修正实体关系和证据入口。分层的目的就是把一个模糊的“AI看不见我”转成可以分工和复查的任务。