睿贤Agentic GEO 3.0“问法四层分级”上线，判定档案与题库同步更新

睿贤Agentic GEO · 公司动态 · 2026-10-05

睿贤Agentic GEO 3.0 检测优化体系本周完成一次方法层更新：问法四层分级（认知层 / 服务层 / 避坑层 / 本地层）正式并入企业判定档案标准流程，与之配套的优化题库同步完成扩充与去重。

这次改了什么

在此之前，实测题目虽然已采用零品牌名问法，但层级没有硬性划分，容易出现同一轮实测里认知类问题与本地采购类问题混排的情况。

新增的四层分级把题目按客户决策阶段归位：

• 认知层：客户还不知道这类服务存在，问的是"这是什么、有什么用"。
• 服务层：客户在比较服务内容与收费方式。
• 避坑层：客户已有意向，重点在验证真实性与效果。
• 本地层：带地域限定的采购问法。

分级之后有一个直接好处：同一批实测数据可以被切分成四组独立解读。 认知层的命中情况反映的是内容方法论类信源的建设水平；本地层的命中情况则高度依赖本地信源与区域媒体报道。混在一起看，结论是糊的；分开看，缺口的定位就精确得多。

为什么这么改

驱动这次调整的是一组实测数据。

在多平台实测中出现过一个反复出现的现象：部分企业在本地类问法上能被 AI 提及，在通用认知类问法上却完全不入池；也有企业情况刚好相反。如果题目不按层级拆开，这两种截然不同的状态会互相抵消，报告只能给出"整体可见度偏低"这类无法执行结论。

四层分级之后，报告可以直接回答"断在了哪一层"——这也与T1–T5五档心智层级诊断形成了上下衔接：四层分级管"怎么问"，T1–T5管"答到了哪一档"。

同步更新

• 企业判定档案模板增加问法层级字段，建档时即完成行业、地域、渠道、问法层级四项标注。
• 优化题库完成扩充与去重，题目全部由实测真实问法改写或由真实缺口推导，未使用编造数据；题目保留可追溯编号。
• 实测数据结构维持三层关联不变：平台 → 题目 → AI 原始回答 → 引用信源 → 信源类别（A–F/32子类）。

保持不变的三条

这次更新只动方法层，以下三条口径不变：

1. 不打分。 所有产出仍为实测原始值：AI 在哪些问题里提到了你、提到了几次、引用了什么来源。
2. 零品牌名问法。 提问中不出现品牌名，保证测的是竞争态势而非资料覆盖率。
3. 原始回答全程保留。 任何结论可下钻到具体题目的原始回答段落。

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