01 / 回答监测
01看清 AI 实际怎样描述你的品牌。
在目标用户正在使用的 AI 引擎中，按回答追踪品牌提及、排名、引用来源与品牌倾向。
GEO / LIVE VIEWLIVE
回答提及率
68.4%
ChatGPT · 对比类问题+12%
Perplexity · 引用型回答Ready
Gemini · 品牌推荐Ready
一个工作台 / 四类信号
看见答案，定位缺口，推动执行。
Hedgehogeo.Ai 不做只好看的指标面板。每个工作区都把 AI 回答、背后问题、竞品语境和下一步动作连在一起，让团队围绕证据推进增长。
02 / 竞品语境
02找到竞品赢得回答的位置。
对比同一问题下不同品牌的回答，暴露证据缺口、定位弱点和仍未被占据的品类机会。
GEO / LIVE VIEWLIVE
优先修复缺口
+14
竞品被引用但没有信源+12%
品牌未出现于核心回答Ready
高意图品类对比Ready
03 / 问题情报
03优先处理真正改变决策的问题。
从研究、搜索信号和 AI 回答模式中沉淀动态问题库，按价值、意图和品牌机会为每个问题排序。
GEO / LIVE VIEWLIVE
存在行动信号的问题
124
购买指南 · 高意图+12%
替代方案对比 · 上升中Ready
证据索取 · 供给不足Ready
04 / 执行闭环
04把 AI 可见性证据变成受控执行。
将缺口分派为内容 Brief、信源投放与审核任务，再用下一轮监测验证回答是否真的发生变化。
GEO / LIVE VIEWLIVE
正在推进的动作
23
证据 Brief · 待审核+12%
引用信源 · 发布中Ready
可见性修复 · 持续监测Ready
CAPABILITIES
CAPABILITY / 01
可见性诊断
围绕你所属行业的真实问题，量化 AI 答案中的提及率、引用源与情感倾向。
// DIAGNOSTIC实时
CAPABILITY / 02
结构化内容生产
基于关键问题与品牌素材，生成 AI 友好的结构化内容（FAQ、对比、评测）。
// PRODUCEAI 友好
CAPABILITY / 03
投放与监控闭环
把内容分发到 AI 容易引用的站点，并以监控周期持续观察可见性变化。
// LOOP闭环
LATEST ARTICLES
我们持续发布围绕 GEO、AI 可见性、结构化内容、引用信号与合规治理的最新文章，让首页不仅有品牌定位，也有可持续更新的可引用内容。
GEO 基础
什么样的网站结构，更容易被 AI 直接引用？
如果一个页面不能让模型在几秒内定位答案、判断可信度并摘取关键句，它就很难成为 AI 的稳定信源。
2026-05-286 min
内容工程
FAQ 页面怎么写，才更适合 ChatGPT、Claude、Perplexity 摘取？
FAQ 是 AI 最容易理解的网页形态之一，但前提是问题要真实、答案要直接、且整页结构足够一致。
2026-05-297 min
引用信号
为什么“品牌实体一致性”会影响 AI 是否引用你？
当同一个品牌在官网、社媒、知识平台和媒体稿件中的写法不一致时，模型更难确认“这些内容是不是同一个主体”。
2026-05-305 min
TRUST PROOF
我们不只是在做一套营销界面，而是在做一套可持续迭代的 GEO 技术系统。团队由国防科技大学信息系统工程全国重点实验室的 3 位博士研究生牵头，带领清华、德国亚琛、香港科技、中南、湖大、南航、湖师大等知名学府的硕博，并汇聚阿里、腾讯等头部大厂人才，形成从算法、工程到交付的完整闭环。
20+
核心团队成员覆盖算法、工程、运营与交付
10+
专利、软著与商标等技术成果积累
10+
不同行业交付经验持续沉淀
10+
海内外主流 AI 平台持续监测与适配
BARRIER / 01
创始人曾获得全国学会科技进步奖，团队持续以工程化方式把前沿 AI 能力转成可落地产品。
BARRIER / 02
自研影子模型与内容审核模型双底座并行，既强调 AI 可见性监测精度，也严守数据与内容合规边界。
BARRIER / 03
围绕问答语料、行业模板、平台监测、信源规则构建长期积累，不靠短期投机流量做增长故事。
AI PLATFORMS
我们持续追踪海内外主流生成式AI / Agent引擎的检索与引用行为 —— 从 ChatGPT、Claude、Gemini 到文心、豆包、千问、Kimi，让你的品牌答案在跨平台都保持一致的可见性。
WORKFLOW
STEP 01 / 问题挖掘
找到目标用户真正在 AI 里问什么
从行业问题图谱出发，配合搜索词、社媒讨论与销售线索，挖掘出对你品牌有价值的高频提问。
STEP 02 / 内容生产
生成 AI 易于引用的结构化内容
基于问题与品牌素材，自动产出 FAQ、对比、评测、案例研究等格式，符合 LLM 检索与引用偏好。
STEP 03 / 多渠道投放
分发到 AI 真正引用的源头
行业目录、知识社区、内容联盟、官方知识库 —— 命中 LLM 真正会拉取的引用源，而非泛流量站。
STEP 04 / 监控闭环
持续追踪可见性，指导下一轮迭代
日级监控你在多个 AI 引擎上的提及率、引用源与情感倾向，把数据反哺给问题挖掘与内容策略。