品牌 GEO 分析

要解决什么问题

品牌在 AI 搜索答案中的可见度，很难只用传统搜索排名判断。传统 SERP 数据无法反映 AI 助手如何筛选信源。用户问“某品类推荐哪个”“品牌 A 和 B 哪个好”时，豆包、Kimi、DeepSeek 给出的提及率、排序、情绪和竞品关系，往往不一致。

技能如何工作

• 输入：收集 品牌名称、品类，可选别名、竞品和自定义问题。
• 问题生成：未提供问题时，围绕推荐、对比、评价、场景四类生成 5 个自然语言问题，并等待用户确认。
• 批量搜索：将 5 个问题同时提交到 3 个 AI 平台，轮询任务状态并保存 search_results.json。
• 分析：先做提及率、域名等确定性统计，再让 Agent 逐份分析 brand_rank、sentiment、competitors_mentioned、key_claims 等字段。
• 输出：合并指标并生成 geo_report.html，同时给出 3-5 条关键结论。

边界与注意

• 依赖 红狐hub 的 API Key；未配置时会中断。
• AI 平台回答不稳定，部分任务失败时只分析已完成结果，并标注缺失项。
• 品牌名过短可能造成误匹配，建议提供别名。
• 情绪和竞品判断来自模型对回答的抽取，适合作为观察口径，不宜直接当作唯一事实结论。