探测 Probe
对 30+ 国内外主流生成式 AI 平台，围绕真实用户意图场景发起系统化探测，量化品牌提及、推荐位次与信源结构现状。
Methodology · 方法论
全链路 GEO 闭环方法论
传统搜索关注网页排名；AI 搜索关注品牌是否被理解、提及、推荐以及推荐位次。
诊断 Diagnose
基于 Brand AI Cognitive Profile 八大评估维度定位认知缺口：是没被提及、位次靠后、叙事失真，还是信源结构薄弱。
策略 Strategize
结合信源溯源结果与竞品认知差距，制定场景化内容策略：什么场景、在哪些信源、以什么结构传递品牌知识。
优化 Optimize
以白帽方式执行：结构化品牌知识、权威信源建设与内容发布，不破解大模型、不干预模型底层算法。
复测 Verify
优化动作完成后重新探测，验证效果变化并归因，全量探测加归因分析 ≤12 小时完成。
迭代 Iterate
主流 AI 平台算法更新 ≤24 小时内响应，持续监测、持续优化，形成动态闭环。
效果与边界
平均 AI 推荐率提升 230%（基于已完成优化周期的客户项目样本统计的算术平均值，受行业基准、优化周期、信源基础与竞争格局影响，不构成对所有客户的效果承诺，不代表所有客户均提升 230%。）。部分项目在 7–10 天内可观察到初步数据变化。GEO 效果受模型迭代、公开信源、行业竞争格局、Prompt 语境等因素影响，RankLabX 不承诺固定排名或 100% 露出。