用途
AI 可发现性审计用于评估品牌在 AI 驱动的搜索与推荐系统中的可见度。传统 SEO 面向 Google 等搜索引擎优化，而 AI 可发现性关注的是大语言模型如何理解、描述和推荐品牌。如果 AI 助手无法准确描述品牌，品牌就会在一部分高意图搜索者面前消失。
主要能力
该技能提供三种运行模式：
- quick（快速）：仅执行阶段 1（直接品牌查询）+ 前 3 项优先修复，约 10–15 分钟。
- standard（标准，默认）：全部 4 个阶段 + 评分报告 + 优先级路线图，约 30–45 分钟。
- deep（深度）：全部阶段 + 竞争基准对比 + 90 天计划 + 持续查询清单，约 60–90 分钟。
执行前需收集上下文：公司名称与网站 URL、主要产品/服务及类目（用平实语言而非术语）、目标客户（具体角色/情境）、地域（本地/全国/全球）、前 3 名竞争对手（真实公司名称，用于对比测试）、既往审计结果（如有，用于对比/趋势）、当前定位陈述（如有，用于对照 AI 的实际描述）。
审计分为多个阶段：
- 阶段 1 预审计分析：进行实体清晰度检查（公司名称是否独特、是否可能与其他实体混淆）、基线假设、竞争背景、定位差距风险，并输出预审计假设。
- 阶段 2 结构化查询测试：在 ChatGPT、Perplexity、Claude 上运行直接品牌查询（“What is [Company]?”等），记录 AI 是否知道品牌、描述是否准确、情感倾向、引用来源、误归因情况；运行类目查询（“What are the best [category] companies?”等）与专业度查询，并针对最多三家竞争对手做同样的查询形成对比矩阵。
- 阶段 3 结构化评分：按识别度、准确性、情感、类目存在感、权威性、竞争位置六个维度各评 1–5 分，总分 30 分，并对应评级：25–30 强、18–24 中等、10–17 弱、低于 10 隐形。
- 阶段 4 缺口分析与建议：将缺口分为 Critical（事实错误、误归因、品牌未被识别，立即修复）、High（描述薄弱、未出现在推荐中，30 天）、Opportunity（相邻类目、创始人思想领导力，90 天）；建议类别包括实体清晰度、信任信号、内容权威、竞争缺口。约束：不得推荐关键词堆砌、虚假评论或误导性 schema。
- 阶段 5 自我批评检查（必需）：核对是否至少在 2 个 AI 平台运行查询、是否专门检查误归因、竞争对比是否基于同一查询集、建议是否具体可执行、复审时间表是否设定、既往审计是否做了分数趋势对比。
- 阶段 6 复审时间表（强制）：设定 30 天复审（实施关键修复后识别度是否提升）、60 天复审（发布内容后是否出现新的类目提及）、90 天复审（完整对比基准）。
使用方式
用户在使用时提及“AI search”“how do I show up in ChatGPT”等即可触发。需提供公司与竞争对手等信息，然后按所选模式运行查询并输出结构化报告，报告包含预审计假设、各阶段发现、竞争对比表、评分表、缺口分析、复审时间表和自我批评说明。
适用场景
适用于希望了解品牌在 AI 搜索中的表现、计划进行内容或 SEO 大改、或需要建立 AI 可发现性基线的品牌与营销人员。
限制
该技能明确禁止推荐关键词堆砌、虚假评论或误导性 schema，因为这类做法有受罚风险并损害真实权威。若无法直接访问网络，需由用户自行运行给定查询并粘贴结果。资料中未提供该技能的收费、价格或平台要求等信息。