GEO 售前诊断：先看清现状，再谈做不做

我的角色：诊断设计与调研分析：现状梳理、真实问题库整理、竞品可见度分析与售前沟通。

证据与公开范围：依据 2026 年 7—9 月科研试剂与财税服务两家企业的售前诊断与提案材料整理。按行业口径呈现，不出现企业名称；商业合作均未确认，诊断结论为当时口径。

诊断要回答什么

企业带着的问题通常很直接：值不值得做？从哪开始？

诊断回答这两个问题的方式，不是先讲概念，而是把「AI 现在怎么介绍你」摊开来看：客户会问什么问题，AI 的回答里有没有你，说得对不对，依据的是什么材料。看完这些，值不值得做、先做什么，企业自己就能判断。

一份完整的售前诊断通常分三层：

一页摘要（老板版，3 分钟能讲完）。 一句话判断、当前最值得关注的几个问题、官网与信源的支撑情况、30 天启动建议、效果怎么验证、下一步需要确认什么。

3—5 页正文。 按顺序回答：AI 搜索这个新入口里发生了什么（现状）→ 同一批问题下竞品被推荐而你没有，差距在哪（竞品差距）→ 买家在 AI 里实际问什么（真实问题库）→ AI 为什么现在不容易引用你（信源缺口）→ 30 天启动建议与验证方式。

专项调研（视行业而定）。 财税服务那次加了一项品牌负面信息与 AI 评价风险专项：AI 怎么评价这家企业、有没有风险信号。AI 说错你，比不提到你更麻烦——这类问题要先于增长讨论。

真实问题库不是猜出来的。 把销售与客服场景里真实出现的问题整理成问题池，再拿这些问题去测 AI。买家问的问题和行业术语往往对不上，问题库越接近真实问法，诊断越准。

竞品差距要实测。 同一批问题下，竞品在不在、推荐理由是什么、你不在的原因是什么。差距是测出来的，不是感觉出来的。

风险先于增长。 先看 AI 有没有说错你、有没有负面评价的风险信号，再谈怎么被推荐。带着错误信息被推荐，结果可能是负分。

诊断是合作前的判断依据。做完诊断，企业可以自己决定做不做、先做什么、投入多少。两家企业当时均处于诊断与商务沟通阶段，未确认合作。

本页记录售前诊断的产物形态，依据当时的诊断与提案材料整理。诊断结论为当时口径，不构成任何效果结论；两家企业的名称、诊断数据与商务信息不在此披露。

如果你想知道自己企业在 AI 里的现状，可以从一份一页纸的摘要开始：先看清，再决定。

从阅读，走向你的实际问题。