数字营销GEO诊断能看到什么：用一份样例报告讲清「AI搜索里的可见度」
光说「GEO诊断」，看不到内容就不安心。这篇用一个虚构商家的样例，具体给你看：诊断测什么、报告里有什么。
本文要点
- 诊断测的是「AI会不会推荐你」——用中立问题×多个引擎×多次来测。
- 结果分三档：Present（稳定出现）／Volatile（偶尔出现）／Absent（不出现）。
- 一开始大多是Absent。这就是「基准线」，用来衡量之后每月的改善。
诊断测的是「可复现的引用」
测的不是「AI知不知道你」，而是：面对客户真正会打的中立问题（不含你公司名的问题），AI的回答里会不会出现你——也就是「会不会被推荐」。
输出每次都会浮动，一次测不准。要在主流引擎（ChatGPT / Gemini / Perplexity / Google AI Overviews 等）上，把同一个问题跑多次，记成「几次中被引用几次」的比率。
样例报告（虚构例子）
下面是以虚构商家「东京的会计事务所B」为例的样例，不是真实诊断结果，只是用来展示报告的形态。
- 「涩谷 会计事务所 推荐」→ 5次中0次（Absent）
- 「小规模公司 税理士 东京 英语对应」→ 5次中1次（Volatile）
- 「擅长云会计的税理士」→ 5次中3次（Volatile）
- 「会计事务所B（公司名）是家什么公司？」→ 5次中5次（Present／※指定公司名，仅供参考）
含公司名的问题几乎一定会出现。有价值的是「不含公司名的中立问题」下的复现率。
报告怎么读（三个桶）
首次大多是Absent，这很正常。它不是失败，而是「基准线」。之后每月用同一套问题复测，看相对基准线动了多少（引用率的变化），据此判断效果。
- Present：稳定出现。搞清楚为什么出现，并保持。
- Volatile：偶尔出现。事实整理、内容、外部提及的小改动，在这一层最见效。
- Absent：不出现。判断这个问题要不要争取，或本就不是你的客户。
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诊断之后做什么
诊断不是终点而是起点。针对Volatile／Absent，①把事实信息整理成AI能读的形态（打地基）→②输出一手信息→③增加外部一致的提及，然后每月用同一套问题复测。
排名保证不了，但「测量→改进→再测量」这个循环，是可以承诺的。
常见问题
GEO诊断能看到什么？
能看到：面对客户会打的中立问题，主流AI引擎会不会推荐、引用你（或不会），并按问题、按引擎给出复现率，作为改善的基准线。
诊断免费吗？
简易版诊断免费提供。用几个有代表性的问题，把你现在「AI搜索里的可见度」可视化给你。
可以只做诊断吗？
可以。先用诊断建立基准线，看效果再扩展到打地基、持续运营，更现实。