AI 收录检测(GEO 可见性审计)
检测企业或品牌在主流大模型与 AI 搜索中的被认知、被推荐、被引用情况, 输出多维 AI 收录指数与可视化 HTML 报告。
两种用法
| 用法 | 门槛 | 成本 | 适合 | |---|---|---|---| | 问答式(主线) | 零门槛,客户在 WorkBuddy 里说一句话 | 只耗 WorkBuddy 自身积分,不填 Key、不付款 | 绝大多数客户 | | 脚本版(进阶) | 需自填各平台 API Key、跑 Python 脚本 | 约 ¥4.80/次(API 平台收) | 懂技术的用户 / 要精确到每家平台 API 内部收录 |
问答式(主线,推荐)
客户在 WorkBuddy 里说一句「测测 XX 公司在 AI 里能不能被搜到」,AI 就用联网搜索能力 模拟真实用户提问,逐条检索判断,直接在对话里给结论 + 生成 HTML 报告。
零门槛、零额外成本:不填 Key、不付款、不跑脚本,只消耗 WorkBuddy 自身积分。
脚本版(进阶,可选)
精确到「某一家平台 API 内部的实际收录结果」(豆包收录几分、元宝引用几次、DeepSeek 认不认识你)。
# 1. 复制配置模板(在任意工作目录,不要在技能安装目录内运行)
cp <skill-dir>/scripts/config.example.json ./config.json
# 2. 编辑 config.json:填企业信息 + 至少一个平台的 API Key
# 3. 先用模拟数据看报告长什么样(0 成本,不发任何网络请求)
python run.py --demo --n 20 --rounds 3 --no-verify
# 4. 永久免费三平台验通路(0 成本)
python run.py --only doubao,wenxin,glm --n 4 --rounds 1
# 5. 全量检测(默认 8 平台)
python run.py
首次运行时若找不到 config.json,会自动在工作目录生成模板并打印填写指引。
它解决什么问题
当用户向 AI 提问"东莞有哪些公司做 AI 搜索优化"时,你的客户会不会被推荐? 会不会被引用?在竞品里排第几?——这就是 AI 时代的搜索可见性问题(GEO)。
本工具把这件事从"凭感觉问两句"变成可量化、可复测、可交付的指标。
检测什么
| 层 | 含义 | 可优化性 | |---|---|---| | L1 参数认知 | 模型脑子里有没有你 | 几乎不能 | | L2 AI 搜索引用 | 联网检索会不会引用你的页面 | 4-12 周见效(主战场) | | L3 稳定性 | 同问题连问 3 次是否稳定 | 噪声过滤 |
不要只测 L1。 只问"你知道 XX 公司吗"测到的是模型参数记忆, 客户短期改不动,分数低时无法解释。检测主战场是 L2。
支持平台
默认 8 平台(客户最熟悉的主流大模型):
| 平台 | 检测层 | 费用 | |---|---|---| | 元宝 | L2 联网搜索 | 0.018 元/次,可领每日免费额度 | | 千问 | L2 联网搜索 | 约 0.03 元/次 | | 智谱·联网 | L2 联网搜索 | 约 0.03 元/次 | | DeepSeek | L1 参数认知 | 约 0.002 元/次 | | 豆包 | L1 参数认知 | 永久免费 | | 文心一言 | L1 参数认知 | 永久免费 | | Kimi | L1 参数认知 | 有免费额度(新用户约 500 万 token) | | 智谱 GLM | L1 参数认知 | 永久免费 |
这 8 个里只有「元宝」「千问」「智谱联网」的开放 API 支持联网搜索(L2), 其余 5 个 API 不支持联网,只能测模型记不记得你(L1)。
可选扩展(更专业但收费/门槛高):阿里百炼 IQS、秘塔、腾讯混元。
纳米(360)无官方 API,自动检测测不到,需人工抽检(结果放附录,不进自动指数)。
缺哪个 Key 就跳过哪个平台,填几个跑几个。豆包、文心、智谱 GLM 永久免费。
完整的端点、单价、Key 申请入口见 references/platforms.md。
评分模型
AI 收录指数 = 100 × (0.30×品类渗透 + 0.20×认知广度 + 0.20×引用质量
+ 0.15×竞争份额SOV + 0.15×稳定性)
品类渗透(用户不问品牌名时 AI 会不会想到你)权重最高, 因为它是唯一能被内容优化在 4-12 周内快速拉动的指标。
详见 references/scoring.md。
费用
- 工具本身免费,零第三方依赖(仅 Python 标准库),无授权费无月费
--demo模式 0 元,不发任何网络请求- API 调用费由使用者承担,客户自助填 Key,需自行向各平台申请
- 一次全量检测(20 query × 3 轮 × 8 平台)约 4.80 元(其中豆包+文心+智谱GLM 永久免费,Kimi 有免费额度)
- 只跑豆包 + 文心 + 智谱 GLM 三个永久免费平台可长期 0 成本,但只覆盖 L1 层
跑之前 run.py 会自动打印预估成本。
目录结构
ai-visibility-audit/
├── SKILL.md 技能主入口
├── README.md 本文件
├── LICENSE.txt MIT
├── references/
│ ├── platforms.md 平台接入、价格、Key 申请
│ ├── scoring.md 评分模型、Query 库、行业基线
│ └── pitfalls.md 六条硬规则、交付注意、FAQ
├── assets/
│ └── sample_report.html 报告样例
└── scripts/
├── run.py 主入口
├── providers.py 各平台适配器
├── detect.py 命中判定
├── queries.py Query 库生成
├── score.py 评分模型
├── report.py 报告渲染
└── config.example.json 配置模板
系统要求
Python 3.7+,零第三方依赖。Windows / macOS / Linux 均可运行。
已知限制
- 360 纳米 AI 无公开 API,需人工抽检,不进自动指数
- ChatGPT / Gemini / Claude 国内不可直连,本期不支持
- 报告口径请统一表述为「国内主流 AI 平台」
许可
MIT License。详见 LICENSE.txt。
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