AI 搜索可见度监测
跟踪品牌是否被提及、在推荐列表中的位置，以及哪些竞品与品牌同时出现。
查看监测能力 →6 个维度结构化 GEO 诊断
多引擎跨平台探测与对比
SHA-256可校验的存证记录
中英双语公开站与报告支持
平台能力
把零散的 AI 回答变成可追溯的证据链。
单次聊天不是测量。Glaruno 按固定问题集采样、保存回答与来源、区分模型行为与品牌事实，并指出真正可以行动的地方。
工作闭环
可重复的流程，而不是一次性提问。
只有同一组问题在优化前后都能被测量，GEO 才真正有用。Glaruno 把基线和证据放在同一处。
定义品类与问题
选择品牌、品类、市场和真正接近购买决策的问题集。
运行基线
在支持的引擎上采样，重复运行，并保存完整证据。
读取缺口
区分未被提及、缺少信源、事实冲突、内容薄弱和抓取问题。
优化并复测
优先发布影响最大的修复，再用同一组问题对比变化。
可以测量什么
每个指标都对应一个决策。
Glaruno 不做无法解释的综合分。每类信号指向不同动作，无法获取的证据会标记为未知，而不是当作零分。
提及与推荐可见度
品牌是否出现、出现频率如何、是否进入推荐列表，以及是否位于品类回答的前列。
- 固定问题集下的提及频率
- 推荐位置与声量份额
- 竞品共现关系
证据与一致性
回答是否有可信来源支撑，品牌事实是否与公开记录一致，不同回答之间是否互相矛盾。
- 信源覆盖与引用域名
- 跨回答的品牌实体一致性
- 未知证据不计入分母
方法说明
模型行为不等于品牌事实。
AI 回答是观察值，可能不一致、不完整，也可能基于过期信源。Glaruno 保留这条边界，不把每次输出包装成营销结论。
01
证据优先
每个分数都应能追溯到采样回答、信源，或被明确标记的缺失数据。
02
未知不是零分
无法核验的信源从分母中排除，不伪装成确定性的失败。
03
不做排名承诺
我们测量可见度与变化方向，不销售保证性的 AI 推荐结果。
常见问题
开始之前，先把边界说清楚。
GEO 项目的范围取决于品类、目标引擎和现有证据的质量。
什么是 GEO？
GEO（生成式引擎优化）是改善品牌在 AI 生成回答中被提及、引用和推荐方式的实践。它同时涉及品牌事实、权威信源、内容结构和重复测量。
Glaruno 能保证 AI 助手推荐我的品牌吗？
不能。模型输出具有概率性，会随提示词、版本、地区和采样次数变化。Glaruno 测量现状与变化方向，不销售保证性的推荐位或排名。
Glaruno 可以监测哪些 AI 平台？
平台通过统一模型调用层接入国内外多个 AI 服务，具体可用列表取决于部署环境中的 API Key、网络与供应商策略。
GEO 只是内容工作吗？
不是。内容只是输入之一。品牌实体的一致性、权威信源覆盖、页面可抓取性和第三方引用，都会影响品牌是否出现在回答里。
如何开始？
注册免费账号，添加要测量的品牌与品类，跑一次基线诊断。第一份报告会记录 AI 实际回答、引用来源和缺失的证据。