演示指标，仅用于说明结果表达方式
- 核心问题库覆盖 48 个高意图问题
- 识别 21 个内容证据缺口
匿名交付物结构
每个判断都应留下可复验的产物。
- 诊断输入行业问题与采购阶段基线
- 按品牌、品类、应用场景与决策阶段组织需要复测的问题，保留统一采样口径。
- 诊断输出内容、技术与来源缺口清单
- 把观察到的错误描述和引用差距拆分为可进入内容生产与技术修复的优先级任务。
背景
一家制造业解决方案公司希望了解自身是否会在 AI 搜索回答中被正确提及，并希望把官网建设成更可靠的业务证据库。
挑战
品牌已有产品页，但缺少场景化问题解答、客户案例结构和可被机器读取的服务边界描述。
做法
项目先建立行业问题库，再检查主流 AI 工具的回答来源，最后把缺口拆分为服务页、案例页、FAQ 和结构化数据任务。
成效
团队获得了按优先级排序的 GEO 建设路线图，可直接进入内容生产与技术优化阶段。