GEO Master 品牌 AI 可见性监控
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技能介绍
要解决的问题
品牌在 AI 搜索里是否被推荐、如何被推荐，过去缺少可追踪指标。GEO Master 把 Kimi、Xunfei、Wenxin、DeepSeek、Qwen、Doubao、Mita、Hunyuan 等平台的回答当作观测对象，用来判断品牌是强曝光、被提及还是几乎不可见。
技能如何工作
核心流程是先抓取多个 AI 搜索平台的回答，再做原因分析和报告生成。geo_searcher.py 负责检索与选择平台，geo_analyzer.py 使用本地分析框架解释推荐原因，geo_report.py 输出评分和建议。Free 与 Standard 主要依赖本地 Playwright，Pro 通过 Tavily API 获取实时搜索推荐，减少本地环境和 IP 问题。评分区间从 0-29 的不可见到 80-100 的主动推荐，配合 config.json、GEO_QUOTA_FILE 和可选飞书 Webhook 完成配置与通知。
适用边界
Free 每月限 1 个品牌和 3 个平台，配额每月 1 日重置；Pro 需要 TAVILY_API_KEY 或 GEO_API_KEY，验证失败会降级。部分平台受登录墙、选择器或接口波动影响，结果更像诊断信号，不宜替代完整的品牌数据追踪。
使用场景
- 上线新功能后，检查 Kimi、DeepSeek 是否推荐该品牌并输出评分
- 每月向管理层汇报品牌在 9 个 AI 搜索平台的曝光等级
- 对比 Free 与 Pro 配额，为团队配置 Tavily API 与飞书通知
- 针对低分平台，整理被提及原因并生成优化建议
适合人员
- 负责品牌曝光监测的营销负责人，需要定期查看 AI 搜索推荐等级
- 产品运营人员，要在新功能上线后确认 DeepSeek/Qwen 是否提及
- 数据分析工程师，需要把多平台 AI 回答转成可评分报告
- 独立开发者，想给品牌监控流程加入飞书 Webhook 与配额管理
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