用途
local-ai-visibility 适用于服务特定城镇、郊区或服务区域的企业，用来了解 AI 在哪些地方推荐了该企业。典型问题包括：“我们在某个郊区是否出现”“在某个城市里是否被点名”。该技能会生成一份按城镇和引擎划分的存在感网格，以及一份按优先级排序的差距清单，列出竞争对手被点名而品牌缺席的地方。
主要能力
- 构建城镇矩阵：列出企业真正服务的每一个城镇，而不仅仅是主城市。
- 按本地买家的提问方式，为每个城镇、每个引擎分别测试。
- 将地图包存在感与文字答案存在感作为两个独立信号记录。
- 生成差距地图：对品牌缺席的每个城镇-引擎单元格，记录引擎实际点名的是谁。
- 按需求对差距排序：已知搜索量时用搜索量，未知时用人口作为代理。
- 输出排序列表：城镇、问题、当前赢家、引用的证据。
使用方式
- 列出企业真正服务的所有城镇，不要只列主城市。
- 用本地买家的自然表达方式，为每个城镇构造测试问题——服务加地点，用平实语言。
- 按城镇、按引擎分别提问。
- 对依赖地图结果的引擎，分别记录地图包中的存在感和文字答案中的存在感。
- 对品牌缺席的每个城镇-引擎单元格，记录引擎实际点名的是谁，并保留引擎原文。
- 按需求对差距排序，输出排序列表。
适用场景
- 企业服务多个城镇或郊区，需要了解 AI 推荐覆盖情况。
- 需要发现竞争对手在哪些地方被 AI 点名而自己缺席。
- 需要区分地图包存在感与文字答案存在感，并分别制定改进措施。
- 需要按需求优先级排列本地 AI 可见性修复工作。
限制与规则
- 必须按每个服务的城镇分别测试，使用买家措辞。
- 必须将地图包存在感和文字答案存在感作为独立信号记录。
- 绝不将多个城镇平均成一个分数。
- 绝不假设传统本地排名意味着在 AI 答案中存在。
- 主城市的结果不能预测相邻郊区的结果：答案引擎从稀薄、超本地的证据中组装本地答案，品牌可能在一个邮编是答案，在隔壁邮编就缺席。
- 地图包和文字答案的驱动因素不同：地图包跟随资料完整度、评价和距离；文字答案跟随提及、引用和内容。品牌可能只有其中一个，而两者的修复工作不同。
- 关于该技能的收费、价格、平台支持范围等具体信息，资料中暂未提供。