睿贤 Agentic GEO 服务说明（2026 版）：检测口径、交付物与边界
这篇是企业客户了解睿贤 Agentic GEO 的说明页。我们把检测口径、交付物、计费规则和服务边界一次性写清——包括我们不做什么、不承诺什么。选服务商先看边界，是 2026 年最不吃亏的做法。
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一、我们测什么
对象：你的品牌在主流 AI 搜索入口里的真实表现——被推荐吗、排第几、AI 引用了哪些站点来支撑对你的描述。
平台：豆包、DeepSeek、文心一言、通义千问、腾讯元宝、智谱清言六家（Kimi 与纳米 AI 在模型库中，可扩展）。各平台按公开月活加权（豆包 1.00 / 文心 0.80 / DeepSeek 0.70 / 元宝 0.60 / 千问 0.45 / 智谱 0.40），避免小平台的波动拉偏整体结论。
题库：按 B 端（企业采购视角）和 C 端（个人消费视角）两套 SOP 分别出题。题目贴近真实客户问法，一句话、口语化；每批 20 题、单次任务上限 500 题，出题温度 0.8（要发散），实测温度 0.7（贴真实体感）。
一条铁律：题目文本里永远不出现你的品牌名。品牌名只作为上下文给系统，是否被提及完全靠 AI 自己的判断。否则测出来的不是可见度，是"你让它说它就说"。
二、三个读数维度
报告不揉总分，拆三个维度分别读：
- 提及与位次：哪些题提到你、排第几（第一优先 / 备选 / 参考），以及跨轮趋势；
- 维度拆解：认知层 / 场景覆盖 / 对比决策 / 品牌认知等九个维度，弱哪补哪；
- 信源结构：AI 引用了哪些站点（A 官方 / B 媒体 / D 社媒 / E 营销四类占比），决定下一批内容发到哪。
样本量（题数 × 平台数 × 采样次数）固定写在报告首页——没有样本量的可见度数字没有意义。
三、交付物
- 多平台分 tab 的 HTML 检测报告：逐题原始回答可回查，引用源逐条列出；
- 缺口诊断清单：弱维度、弱档位、信源缺口，按优先级排序；
- 优化方案：基于缺口的内容与信源建议（结构化事实、权威锚点、长尾问答），可直接交给内容团队执行；
- 原始数据归档：每轮 raw 数据落盘保存，复测时做同口径对比。
四、工程保障（为什么我们的数据可复核）
- 参数逐平台契约化：每个平台的调用参数（token 上限、联网开关、流式要求）都有书面契约与判别方式，平台变更可追溯；
- 信源只认结构化引用：不拿 AI 正文里的链接当信源，杜绝引用率虚高；
- 回归机制：固定 20 道题不参与调优，每次系统变更后重跑比对，防止"改一处、坏一片"；
- 原始数据即时落盘：检测中途故障不丢数据，报告管线九步可重算。
五、计费规则
- 检测按积分计费，积分数量由所选平台数与题量决定，下单前明确展示；
- 调用失败不扣费；
- 企业资料与检测数据三级账号隔离（总部 / 服务商 / 客户），互不可见。
六、服务边界（我们不做什么）
这一节和上面同样重要：
- 检测是测量，不是投放。 我们不承诺"检测后排名提升多少"。检测告诉你现状与缺口，优化靠内容与信源建设，效果受平台机制影响，任何"包上榜首"的承诺都不诚实。
- 不做刷量与灰帽手段。 不伪造问答、不批量灌水、不贬低同行。AI 平台的检索与引用机制持续演进，刷出来的"可见度"是负资产。
- 不出具无口径的分数。 所有数字必须有样本量与算法定义支撑，做不出精确度量的指标（如语义级推荐率），报告里明说"需逐题人工复核"，不用估算冒充实测。
- 不跨客户泄露任何检测数据。 包括行业排名、平台对比结论，均不对外引用。
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适用谁：想把 AI 搜索当成新获客渠道、需要先摸清基线的企业；已经投过"AI 优化"但拿不出数据依据、想换一套可复核打法的市场负责人。
怎么开始：微信小程序搜索「睿贤品牌AI搜索检测助手」发起基线检测，或联系睿贤（芜湖 · 湾沚区新领域产业园）获取检测方案与样例报告。第一轮检测的价值很简单：把"AI 怎么评价我们"从感觉变成数据。
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