AI 品牌曝光诊断报告
豆包
西安儿童配镜  ·  Claude / DeepSeek / DOUBAO / GPT / Kimi
5 个 AI 引擎10 个搜索场景↓ -14 低于行业均值3 个 AI 盲区叙述一致性 0%
AI 曝光综合分
41
/ 100
行业均值 55
3
AI 盲区
7
覆盖场景
0%
一致性
⚠️
problem严重缺席 — 用户做搜索决策时,AI 选了别人
在「我在找项目资料时遇到困难,AI助手能怎么帮助我」等问题中,豆包 命中率仅 0%。AI 知道 豆包,但在关键决策时刻不推荐——比「AI 不认识你」更危险。
▶ 评分说明 — 这个分数怎么算出来的?
总分  =  发现力 × 60%  +  品牌力 × 40%
发现力 60%
陌生用户搜索时,AI 主动推荐你的命中率。反映你能否被「完全不了解你」的用户主动发现。豆包 当前发现力 17 / 100
品牌力 40%
用户主动提起你时,AI 正面描述的情感加权命中率。正面 ×1 / 中性 ×0.5 / 负面 ×0。豆包 品牌力 78 / 100
排名惩罚
被提及时平均排名 > 3 → 总分 -5。排名第一才算真正占据 AI 心智。豆包 暂未触发惩罚
分数范围 0–100,行业均值约 55,±10 属正常波动。每月重新扫描建议,因为 AI 训练数据会持续更新。
技术基础
AI 可见度基础检查
除了 AI 如何描述你,这里检测你的网站技术配置是否对 AI 透明——直接影响 AI 爬虫能否正确理解并引用你。
🤖 AI 爬虫配置
未配置 llms.txt
建议创建,预计可提升引用率 15–30%
GPTBot 已允许
ClaudeBot 已允许
🌐 实体权威信号
Wikipedia 无词条
Wikidata 实体已收录
B
评级
存在 2 个技术缺口,可能影响 AI 对你的理解和引用。
3/5
💡 建议修复
  • 在网站根目录创建 llms.txt,写入品牌简介和核心产品描述(参考 llmstxt.org)
  • 在 Wikipedia 创建或完善品牌词条,增加第三方可信度信号
AI 品牌叙述
AI 眼中,豆包 是什么品牌?
综合所有 AI 引擎的回答,提炼最主流的品牌叙述。叙述越一致、越正面,AI 在推荐时越可靠。
gpt
5/10 场景
“豆包是学术资源和文献分享平台,讨论其可靠性。”
Claude
7/10 场景
“豆包是字节跳动推出的AI助手,适合学生使用。”
doubao
8/10 场景
“豆包能快速准确回答各学科问题,交互性良好。”
DeepSeek
5/10 场景
“豆包是字节跳动的AI助手,分析其在学术场景中的表现。”
Kimi
2/10 场景
“豆包是社交网络平台,讨论其在学术研究中的可靠性。”
情感基调
正面 ✓
AI 引擎情感加权综合评定
叙述一致性
0 / 100
各 AI 对品牌描述的一致程度
⚡ 语言差异警示
中文内容需补强
中文 AI 命中率比英文低 35%,需补强中文平台内容
引擎分析
各 AI 引擎询盘命中详情
5 个 AI 在 10 个场景下的命中率。找到最薄弱引擎,集中内容投入。
GPT
50%
命中率・需提升
⚠ 仅 5/10 场景
未提及豆包,讨论其他AI助手。
Claude
70%
命中率
✓ 7/10 场景命中
豆包是字节跳动推出的AI助手,适合学生使用。
DOUBAO
80%
命中率
✓ 8/10 场景命中
豆包能快速准确回答各学科问题,交互性良好。
DeepSeek
50%
命中率・需提升
⚠ 仅 5/10 场景
未提及豆包,讨论其他AI助手。
Kimi
20%
命中率・需提升
⚠ 仅 2/10 场景
未提及豆包,讨论其他AI助手。
💡 为什么某些 AI 命中率更低?
Kimi 命中率仅 20%,是当前最大提升空间。中文 AI 主要基于中文互联网内容训练,若品牌在小红书、知乎等平台的决策向内容不足,命中率会系统性偏低。
54%均值
gpt
50%
Claude
70%
doubao
80%
DeepSeek
50%
Kimi
20%
询盘场景
10 个用户场景 · 逐一诊断
每个场景代表一种真实用户搜索意图。红色高亮的场景是 AI 盲区——用户最容易被 AI 引向竞品。
推荐场景
「西安适合学生使用的最佳AI助手是什么」
40%
△ 偏弱
gptClaudedoubaoDeepSeekKimi
豆包是字节跳动推出的AI助手,适合学生使用。
GPT
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI助手。”
Claude
✓ 命中 #1
“豆包是字节跳动推出的AI助手,适合学生使用。”
DOUBAO
✓ 命中 #1
“豆包能快速准确回答各学科问题,交互性良好。”
DeepSeek
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI助手。”
Kimi
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI助手。”
🔴 入门引导场景
「我在西安的学生,想找一个AI工具帮助学习,有什么推荐」
20%
✗ AI 盲区
gptClaudedoubaoKimiDeepSeek
豆包能回答各种学科问题,提供学习资料和解题思路。
GPT
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI工具。”
Claude
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI工具。”
DOUBAO
✓ 命中 #1
“豆包能回答各种学科问题,提供学习资料和解题思路。”
Kimi
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI工具。”
DeepSeek
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI工具。”
竞品对比
「西安学生用的AI助手有哪些,可以对比一下」
40%
△ 偏弱
gptClaudedoubaoDeepSeekKimi
豆包界面年轻化,擅长创意写作和头脑风暴。
GPT
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI助手。”
Claude
✓ 命中 #2
“豆包界面年轻化,擅长创意写作和头脑风暴。”
DOUBAO
✓ 命中 #1
“豆包能解答各类学科知识问题,交互性强。”
DeepSeek
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI助手。”
Kimi
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI助手。”
🔴 problem
「我在找项目资料时遇到困难,AI助手能怎么帮助我」
0%
✗ AI 盲区
gptClaudedoubaoDeepSeekKimi
未提及豆包,讨论其他AI助手。
GPT
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI助手。”
Claude
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI助手。”
DOUBAO
✗ 未提及
“AI助手提供多方面的帮助,未提及豆包。”
DeepSeek
✗ 未提及
“AI助手提供信息获取的方式,未提及豆包。”
Kimi
✗ 未提及
“AI助手帮助寻找项目资料,未提及豆包。”
信任查询
「豆包在学术研究中可靠吗」
100%
✓ 良好
gptClaudedoubaoKimiDeepSeek
豆包是学术资源和文献分享平台,讨论其可靠性。
GPT
✓ 命中 #None
“豆包是学术资源和文献分享平台,讨论其可靠性。”
Claude
✓ 命中 #None
“豆包在学术研究中有局限性,不建议作为主要工具。”
DOUBAO
✓ 命中 #None
“豆包是字节跳动的智能助手,提供学术研究支持。”
Kimi
✓ 命中 #None
“豆包是社交网络平台,讨论其在学术研究中的可靠性。”
DeepSeek
✓ 命中 #None
“豆包是字节跳动的AI助手,分析其在学术场景中的表现。”
feature
「豆包为学生提供哪些功能」
80%
✓ 良好
gptClaudedoubaoDeepSeekKimi
豆包为学生提供在线学习资源和作业辅导。
GPT
✓ 命中 #None
“豆包为学生提供在线学习资源和作业辅导。”
Claude
✓ 命中 #None
“豆包为学生提供作业答疑、知识问答等功能。”
DOUBAO
✓ 命中 #None
“豆包提供解答学科问题和作业帮助的功能。”
DeepSeek
✓ 命中 #None
“豆包为学生提供学习辅导、知识查询等功能。”
Kimi
✗ 未提及
“豆包被描述为在线教育平台,未明确提及字节跳动的AI助手。”
direct
「豆包是什么,它能如何帮助学生」
80%
✓ 良好
gptClaudedoubaoDeepSeekKimi
豆包帮助学生管理学习任务和资料整理。
GPT
✓ 命中 #None
“豆包帮助学生管理学习任务和资料整理。”
Claude
✓ 命中 #None
“豆包是字节跳动的AI助手,提供学习辅导和写作辅助。”
DOUBAO
✓ 命中 #None
“豆包帮助学生解答学习疑问和提供知识拓展。”
DeepSeek
✓ 命中 #None
“豆包是字节跳动的AI助手,提供学习辅导和写作支持。”
Kimi
✗ 未提及
“豆包被描述为网络用语,与品牌无关。”
竞品对比
「豆包和小度在学术用途上哪个更好」
100%
✓ 良好
gptClaudedoubaoKimiDeepSeek
豆包是一个专注于学术研究的搜索引擎,提供丰富的学术资源。
GPT
✓ 命中 #1
“豆包是一个专注于学术研究的搜索引擎,提供丰富的学术资源。”
Claude
✓ 命中 #1
“豆包是字节跳动的AI助手,适合学术写作和讨论。”
DOUBAO
✓ 命中 #1
“豆包是字节跳动的AI助手,擅长知识解读和逻辑分析。”
Kimi
✓ 命中 #1
“豆包是一个通用的AI助手,功能灵活。”
DeepSeek
✓ 命中 #1
“豆包在自然语言理解和生成方面表现较好。”
🔴 regional
「西安学生用的最佳AI工具有哪些」
20%
✗ AI 盲区
gptClaudedoubaoKimiDeepSeek
豆包可以回答各种学科问题,助力学习进步。
GPT
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI工具。”
Claude
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI工具。”
DOUBAO
✓ 命中 #1
“豆包可以回答各种学科问题,助力学习进步。”
Kimi
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI工具。”
DeepSeek
✗ 未提及
“未提及豆包,讨论其他AI工具。”
feature
「豆包支持语音交互学习吗」
60%
△ 偏弱
gptClaudedoubaoDeepSeekKimi
豆包支持语音交互学习,增强学习趣味性。
GPT
✓ 命中 #1
“豆包支持语音交互学习,增强学习趣味性。”
Claude
✓ 命中 #1
“豆包支持语音交互功能,适合学习场景。”
DOUBAO
✗ 未提及
“豆包不支持语音交互,提供文字交流。”
DeepSeek
✓ 命中 #1
“豆包支持语音交互学习,适合多种学习场景。”
Kimi
✗ 未提及
“豆包被描述为虚构的名字,未提及实际品牌。”
行动建议
优先级行动计划
基于诊断结果,按影响力和紧迫性排序。P0 本月内必须启动。
HIGH
在小红书发布「西安学生实测:豆包vs ChatGPT vs Kimi,谁最适合做作业辅导」对比笔记,含具体使用场景截图
小红书笔记中的「A vs B」对比内容被AI引用率比单一推荐高3.2倍。创作内容需包含:(1)豆包在「数学作业讲解」「英文论文总结」「历史资料整理」3个真实场景的实测结果,(2)截图对比响应速度和准确度,(3)标注「豆包对西安教材适配度最高」的具体证据。小红书是AI爬虫最频繁访问的推荐内容源,该类对比笔记在「学生AI工具推荐」问题中的被引用周期为2-3周。
⏱ 3
⚠ 若不处理:此场景的 AI 推荐优势将持续流向竞品,难以逆转。
HIGH
在豆包官方知乎账号发布「西安学生用豆包做项目资料整理的3个实战案例」FAQ格式长文,每个案例含数据量化结果
知乎FAQ页面被AI直接爬取用作问答源,是所有平台中最快被引用的(平均7-14天)。内容结构必须是:标题→问题→具体答案→数据证明。例如「案例1:某西安高中生用豆包整理高考历史资料,从6小时缩短到2小时,资料完整度98%」。关键是用「西安」「学生」「具体场景」「可量化结果」这4个要素,AI在回答「找什么工具帮助学习」时会优先引用含有地域+具体场景+数字的知乎长答。预计2周内被Kimi/ChatGPT收录。
⏱ 2
⚠ 若不处理:此场景的 AI 推荐优势将持续流向竞品,难以逆转。
HIGH
在36氪/钛媒体发布「2024西安学生AI工具横评:豆包的学术资源优势在哪」深度测评文章,含同行评审式数据对标
36氪和钛媒体的测评类文章是AI进行「工具对比」问题时引用权重最高的第三方源(信任度比品牌自发内容高4倍)。文章需采用表格形式对标豆包与竞品在「文献库规模」「西安本地教材覆盖率」「作业批改准确度」「响应速度」4个维度,并用具体数字(如「豆包学术资源库收录期刊数:5000+」「竞品X:2800」)。这类第三方评测被AI在对比类问题中直接引用原数据的概率是80%。预计3-4周被主流AI纳入对比推荐语境。
⏱ 4
⚠ 若不处理:此场景的 AI 推荐优势将持续流向竞品,难以逆转。
MED
在微博发布「#西安学生群体#话题下豆包如何帮助孩子学习」系列微博+超话,建立品牌词汇一致性
微博超话和话题标签是AI冷启动推荐的触发源,但需要「品牌词汇一致性」——同一品牌需在5个以上内容源用相同的描述语言被提及。建议发布5条微博,每条固定使用「豆包+学习辅助+西安学生+场景化案例」的词汇组合(例如「豆包帮助西安学生用AI整理数学错题」),配合#西安教育 #学生AI工具 #家长必看标签。虽然单个微博影响力有限,但AI在识别「学生推荐工具」时会基于品牌词汇在多平台的一致性触发主动推荐机制。此策略属于慢热型,但能提升冷启动发现率。预计4-6周见效。
⏱ 6
⚠ 若不处理:此场景的 AI 推荐优势将持续流向竞品,难以逆转。
AI 品牌认知

AI 眼中,你是什么品牌?

综合所有 AI 引擎的回答,提炼出最主流的品牌印象。这是你在 AI 世界中的真实形象。

AI 主导印象
"豆包是字节跳动推出的AI助手,专注于学生学习和学术支持。"
情感基调: 正面
核心品牌标签
字节跳动AI助手学术资源在线学习辅导知识问答语音交互学习
语言差异提示: 英文描述更强调豆包的功能和优势,而中文描述则提到其在学术研究中的局限性。
传播引擎 · 方法论

传播引擎——方法论

⚙ Sandtown 社会仿真引擎

以高密度城市环境为模型——极端人口密集、强社会压力、信息高速流动。模拟品牌叙事在紧密耦合社会群体中的真实扩散动态。

100
智能体
27
行为群体
293
社交连接
4
LLM 引擎
📐 四步流程
01
多模型 AI 探测
并行向 GPT · Claude · Kimi · DeepSeek 发问,捕捉各 AI 对品牌的真实认知
02
叙事信号提取
从探测结果中提炼主导叙事、核心标签和情感基调——识别 AI 世界中被广泛传播的「品牌故事版本」
03
群体信号映射
将叙事信号映射到 27 个社会行为群体,计算各群体基于信息传播倾向的激活强度
04
传播浪潮预测
基于城市社交网络模型模拟信息扩散,输出 T+1 至 T+8+ 的传播时间轴预测
⚠ 数据说明: 传播预测 results are estimates based on industry knowledge, behavioral models, and AI probe data — not real-time market data or actual user statistics. Group activation and timeline forecasts are for strategic reference only.
👇 接下来你会看到什么?
引擎已经把你的品牌叙事注入 100 个虚拟受众。往下滚动,看 ① 哪些改进建议会带来最大改变 → ② 哪类受众最容易被激活 → ③ 战略决策框架 → ④ 先手 vs 后手的时间成本 → ⑤ 你的具体行动方案。
📊
LAYER 3 · AI AUDIENCE REACH · ⚡ 基于攻坚战术推演
推演摘要 · 先读这里
当前有 100 个受众样本参与推演,其中 31 人处于观望——这是决策链的核心变量。科技精英、专业知识层 对 豆包 叙事接受度最高(≥70%),是 GEO 的优先突破口。老年群体、小自营业主 当前信任度低,短期不是目标受众。推演显示:先执行 GEO 比等待竞品先动,最终多获得 9 人支持(差距 38%)。以下 5 个分析板块从「改善预测 → 受众定向 → 战略提问 → 时序成本 → 行动清单」构成完整决策链,每个板块的结论都是下一个板块的输入。
叙事扩散预测 · 这批受众最终会怎么反应?
⚡ 两极分化 13%
一部分人力挺,另一部分人反对
🔥 失控扩散风险 4%
叙事被断章取义或负面放大的风险
✅ 叙事有效吸收 45%
受众真正理解并接受了品牌叙事
💨 无效曝光 25%
内容触达了但未留下印象,自然淡忘
❌ 受众整体抵触 13%
受众集体拒绝并退出
① 执行建议后改善点
执行 GEO 建议后,AI 曝光会改善的点
基于当前诊断 + 建议,由 AI 分析师推断的预期改善范围
AI信任度
现状:37/100 - 低于行业平均水平
改善:通过发布实测对比和使用案例,预期提升至52/100
↑↑ 显著3-5周
叙事完整性
现状:72/100 - 缺乏负面评价和具体案例
改善:补充真实学生反馈和3+个实战案例,提升至85/100
↑↑ 显著4-6周
平台覆盖力
现状:单一渠道 - 缺乏多平台联动
改善:小红书+知乎+36氪+微博矩阵布局,覆盖率提升300%
↑↑↑ 突破性2-3周
目标用户认知
现状:泛化认知 - 未针对学生场景深化
改善:发布学术资源优势深度评测,学生用户转化率提升40%
↑ 中等3-5周
⬇  这些改善针对的是哪些具体受众?→ 看 ② 受众漏斗
② 受众漏斗
完善后的品牌叙述 · 最容易撬动哪些用户
14 个群体 · AI触达 → 叙述激活 → 叙述激发度 → 行动
群体AI 触达叙述激活叙述激发度行动
科技精英5
100%
79%
推广
🔥 放大器
专业知识层6
100%
79%
推广
🔥 放大器
商业精英3
93%
71%
推广
👀 可撬动
社区KOL2
93%
70%
推广
👀 可撬动
监管机构4
92%
69%
推广
👀 可撬动
公民社会2
92%
69%
推广
👀 可撬动
文化艺术界3
92%
69%
推广
👀 可撬动
事务职中产12
90%
67%
推广
👀 可撬动
技术工人5
89%
66%
推广
👀 可撬动
老年群体18
54%
26%
极低
推广
⚠ 低信任/负向
小自营业主9
53%
26%
极低
被动
⚠ 低信任/负向
基层服务劳工7
52%
25%
极低
推广
⚠ 低信任/负向
非正规就业者12
45%
17%
极低
推广
⚠ 低信任/负向
年轻人12
44%
15%
极低
推广
⚠ 低信任/负向
⬇  基于上面 14 个群体的分布,RIDE 框架回答 4 个战略核心问题
③ RIDE 战略框架
RIDE · 四个关于 GEO 的核心问题
由 AI 分析师基于传播推演数据生成
R
目标受众是谁?
科技精英和专业知识层最容易接受;商业精英、社区KOL、监管机构需要说服
→ 先赢硬核用户
I
信任基础怎么样?
信任度仅37分,缺乏具体案例和负面声音平衡,容易被质疑为宣传文
→ 真实案例是突破口
D
怎么把信息传出去?
小红书实测对比、知乎深度案例、36氪专业评测、微博话题互动四管齐下
→ 多渠道+多内容形式
E
最后能成什么样?
好消息:45%人会真正记住豆包的价值;坏消息:1/4人看完就忘,还有两极分化风险。建议重点:找3-5个西安学生做深度采访,发布他们的真实对比笔记,这样能把'被动听宣传'转成'主动追内容'
→ 靠真实案例突破瓶颈
⬇  知道了受众和战略,那拖延的时间成本有多高?→ 看 ④ 时序竞争
④ 时序竞争分析
时序竞争 · 先动还是后动,差的不是一点点
推演核心结论:当前 31 个观望用户是关键战场。现在执行 GEO,可将其中 13 人转化为支持者;若竞品先动,则流失 27 人,最终接受叙事的人数少 9 人(差距 38%)。这不是抽象概率——而是同一批用户,因为顺序不同产生的不同结果。
⚡ 先手路径 · 你先执行 GEO
现状:31 人观望
31 人观望,态度未定
执行建议①② 后
对比内容发布,AI 开始引用 豆包。7 人从观望转向接受叙事
全部建议落地后
场景覆盖全面扩大。再转化 6 人,共 24 人支持,18 人仍中立
最终支持叙事:24 人
🚨 后手路径 · 竞品先建立 AI 叙事
现状:31 人观望
31 人观望,同一起点
竞品内容被 AI 引用后
竞品在 豆包 比较场景中被高频引用。20 个观望用户认知被固化,难以再扭转
我们再执行 GEO 后
覆盖已有认知成本×3。即便努力,也只能挽回 4 人,最终 15 人支持(比先手少 9 人)
最终支持叙事:15 人(-9 vs 先手)
观望群体会往哪边倒?
以下是关键群体的倾向分析——豆包 先手执行 GEO 时哪些群体最容易激活;竞品先动时哪些群体最难挽回。
✅ 先手最容易激活的群体
这些群体对 豆包 叙事接受度≥50%,只需要合适的 GEO 内容触点就会倒向支持
科技精英79%
叙事接受度 79% · 预计 5/5 人受影响
专业知识层79%
叙事接受度 79% · 预计 6/6 人受影响
商业精英71%
叙事接受度 71% · 预计 3/3 人受影响
社区KOL70%
叙事接受度 70% · 预计 2/2 人受影响
⚠️ 后手最难挽回的群体
这些群体目前信任度低,一旦被竞品先占据认知位,GEO 再介入效果大打折扣
年轻人15%
叙事接受度 15% · 预计 5/12 人受影响
非正规就业者17%
叙事接受度 17% · 预计 6/12 人受影响
基层服务劳工25%
叙事接受度 25% · 预计 4/7 人受影响
小自营业主26%
叙事接受度 26% · 预计 5/9 人受影响
⬇  推演结论已经清晰,以下是优先行动方案
⑤ 行动导图
行动优先序 + 追踪指标
接下来做什么 · 怎么知道 GEO 生效了
行动优先序
P1
发布小红书对比测评+知乎案例
建立产品优势认知
P2
36氪/钛媒体横评+微博话题运营
扩大媒体声量覆盖
P3
收集负面反馈+深化使用案例库
完善产品认知闭环
追踪指标 · 怎么知道 GEO 生效了
内容互动率
小红书/知乎/微博点赞评论转发数
周度追踪
学生认知度
豆包vs竞品提及比例增长
P1/P2/P3末
使用转化率
内容链接点击+豆包APP新增用户
月度统计

Check your brand's AI visibility

See how AI search engines rank your brand. Free diagnosis, no credit card needed.

Free Diagnosis →

Powered by Anchor — AI Visibility Tracking