当你在豆包、DeepSeek或千问里搜索自己的品牌时，有没有想过：AI到底有没有推荐我？排在第几位？引用了哪些内容？竞品表现如何？

传统的人工监测方式，需要逐一打开每个AI平台、输入问题、记录结果、整理数据、分析对比，工作量巨大且难以持续。而市场上大部分监测工具使用的是API接口数据，这种数据与用户真实看到的内容存在偏差。

AIDSO爱搜平台采用端侧真实监测技术，模拟真实用户在网页端和手机端的搜索行为，记录AI实际返回给用户的内容——这才是用户真正看到的数据，也是你真正需要优化的数据。

本文将完整拆解爱搜GEO监测数据平台的三大核心功能，以及支撑这些功能的独家技术优势。

一、三大核心功能：从即时检测到长期追踪

功能一：实时搜索——快速验证同一问题在不同平台的表现差异

这个功能帮你看见什么？

实时搜索（也称"快速搜索"）的核心价值是：用一个问题，看清这个问题在多个主流AI平台上的完整表现。

具体来说，你会看到：

1. 提及次数：你的品牌在AI回答中被提到了几次
2. 提及排名：如果AI以推荐榜单形式回答，你排在第几位
3. 引用来源：AI引用了哪些外部内容（网页、文章、榜单等）
4. 思维链分析：AI是如何思考这个问题的，拆解了哪些核心关键词
5. 完整回答原文：每个平台的完整回答内容，长期保存可复盘

解决什么问题？

最直接的价值在于对比和定位。当你看到同一个问题在不同平台的表现差异时，你会立刻发现：

1. 为什么豆包推荐了我，但DeepSeek没有？
2. 为什么千问把我排在第3位，但文心把我排在第8位？
3. 为什么有些平台引用了我的官网，有些平台引用了竞品的文章？

这些差异背后，藏着AI平台的内容偏好、引用逻辑和优化空间。

典型使用场景：

根据产品手册，实时搜索适用于以下场景：

新品/活动上线前：用3-5个核心问题做上线体检，确保AI口径正确、能被推荐。

竞品突然变强：对同一问题做多平台对比，判断是"模型偏好变化"还是"引用源变化"。

内容更新后验证：发布/更新文章后，回测关键问题，看提及率与引用源是否发生变化。

对外展示：展示"同题多平台对比"，直观看到优化空间与竞对差距。

功能二：品牌诊断——多问题系统诊断模式

这个功能帮你看见什么？

如果说实时搜索是"单点检测"，那么品牌诊断就是"系统体检"。它允许你一次性输入多个问题，系统会自动在所有平台上逐一检测，最终生成完整的品牌表现数据。

你会看到：

1. 整体提及率：在所有问题中，你的品牌被提及的比例
2. 平均排名：在有排名的问题中，你的平均位置
3. 平台差异：哪些平台对你友好，哪些平台几乎看不到你
4. 竞品对比：同样的问题，竞品的表现如何

解决什么问题？

品牌诊断通过系统化的数据呈现，帮你快速定位核心问题。它让你在向老板或团队汇报时，有了清晰的数据支撑——不再是"我觉得我们表现不好"，而是"我们在10个核心问题中，提及率是X%，而竞品是Y%"。

功能三：品牌监测——长期自动监测与趋势追踪

这个功能帮你看见什么？

品牌监测是爱搜的"自动化长期追踪"功能。你可以设定一组核心问题，系统会每天自动在所有平台上检测这些问题，记录数据变化。

根据产品手册，品牌监测的核心价值是：

1. 每天根据用户设定的内容自动去10个平台提问并拿回答案
2. 进行各类统计，指导策略分析和制定
3. 长期追踪趋势变化

解决什么问题？

GEO不是一次性的营销动作，而是长期的品牌资产建设。AI平台的算法在不断变化，竞品的内容策略也在不断调整。品牌监测功能让你建立起"数据驱动的优化闭环"：发布内容 → 监测数据变化 → 分析效果 → 调整策略 → 继续监测。

二、10大平台覆盖：全景监测不漏关键战场

支持的平台

爱搜目前支持的平台包括：

1. 豆包（网页版 + 手机版）
2. DeepSeek（网页版 + 手机版）
3. 腾讯元宝
4. 通义千问
5. 百度AI搜索
6. 文心一言
7. Kimi
8. AI抖音

这些平台覆盖了中国市场上主流的生成式AI工具。根据产品手册引用的数据，截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人。其中，豆包以近1.7亿月活领跑，元宝凭借微信生态形成独特壁垒，千问改版后增长迅猛，AI抖音的日搜索次数突破3亿。

双端监测的价值：Web vs Mobile

爱搜支持"双端监测"——目前豆包和DeepSeek都支持网页版和手机版的独立监测，千问和元宝的手机版监测即将推出。

为什么双端监测重要？

因为同一个问题，在网页版和手机版的回答可能完全不同。手机端的回答通常更简洁，AI的引用来源偏好也可能不同，更倾向于移动端友好的内容。如果只监测网页版，就会漏掉手机端用户看到的真实情况。

三、独家技术优势：数据准确性的护城河

优势一：端侧真实监测 vs API监测

这是爱搜最核心的技术壁垒。

市场上有些监测工具使用API接口，直接调用大模型的API获取数据。问题是：API返回的数据与端侧真实测试的数据不一样，存在偏差。

为什么会有偏差？

因为AI平台的API接口返回的是"标准化"的数据，而用户在实际使用中，AI会根据用户的地理位置、搜索历史、设备类型等因素，返回个性化的结果。API接口无法模拟这些真实场景。

根据产品手册，爱搜的端侧监测技术是：

1. 真实模拟在网页端打开浏览器访问大模型主页，进行提问，然后获取回复
2. 或者在手机端打开大模型app，进行提问获取回复的方式
3. 具备多年的网络安全和爬虫的技术能力，能够最真实地模拟真实用户

这才是用户真正看到的数据，也是你真正需要优化的数据。

产品手册中提到："确实存在API返回数据和端侧数据不一致的现象，这个我们证实过，如果有友商这样做，肯定会出现偏差。这个偏差可能会达到30%以上的偏差，对答案准确性的影响比较大。"

优势二：问题热度值算法（独家）

所有做GEO的人都想知道：用户在豆包、千问里真实提问的问题是什么？有多少人在问？

但这个数据只有模型厂商掌握，短期内不会公开。

爱搜团队是抖查查的原班人马，从2019年开始就在做抖音搜索数据（DSO）的监测和分析。基于这些数据，爱搜开发了独家的"问题热度值算法"，通过热度映射的方式，推算AI问题的热度。

根据身份卡文档的描述："我们用独家的抖音搜索数据（DSO），通过热度映射算法推算AI问题热度。坦率说，不能说百分百准确，但极具参考价值——这是目前市场上最有依据和说服力的方法。"

为什么这个功能重要？

因为它解决了GEO优化中最核心的问题：优先级。当你有大量相关问题但预算和时间有限时，问题热度值可以帮你：

1. 优先优化高热度问题，提升ROI
2. 发现新的用户需求，指导内容生产方向
3. 避免在低热度问题上浪费资源

优势三：思维链 + 引用源分析

爱搜不仅记录AI的最终回答，还记录AI的"思考过程"和"引用来源"，并且长期保存。

思维链反映的是大模型对于用户提出的问题进行回答的核心逻辑，以及针对问题拆解出来的一系列核心关键词，进行内容查询，获取海量信息后，快速进行信息处理，给出答案的过程。

根据产品手册，思维链的价值在于：

1. 拆解出来的核心词是做内容尤其是选题的重要方向
2. 思维链中会反映出AI平台对于一些信息的判断与验证方式，以及对于一些信息源的看法
3. 长期观察思维链的变化，能够分析出大模型的内容倾向变化趋势

引用源直观反映相关问题在各AI平台里，哪些文章、哪些媒体被AI引用的情况最好。

通过分析引用源，你可以：

1. 分析媒体权重，研究竞品文章内容与结构
2. 监测发布频次，侧面反映行业和赛道竞争的激烈程度
3. 及时调整发布策略——有些媒体大量发文章但未被引用，就应该及时调整

四、真实案例：数据驱动的优化效果

案例一：眼科医院的效率提升

某全国连锁眼科医院，团队分布在全国各地，每天生产和投放大量内容。之前用手工方式监测，工作量巨大。了解到爱搜产品后，一次性购买了30+账号，极大提升了工作效率。

这个案例说明：工具的价值不是替代1个人，而是替代团队的重复劳动。

案例二：快速见效的代运营

某律师事务所使用了代运营服务，第二天就惊叹"你们文章怎么写得那么好？怎么才过了一天，我问豆包这个问题，我们就已经是第一了？"

这体现了数据驱动的精准优化，不是靠堆量，是靠质量和速度。

五、从监测到优化：完整的GEO闭环

爱搜不仅仅是一个监测工具，而是一个完整的GEO解决方案。

第一步：看见问题

用实时搜索或品牌诊断功能，快速了解你的品牌在AI平台的真实表现。

第二步：定位原因

通过思维链和引用源分析，找到问题的根本原因——是内容质量不够？还是发布渠道不对？还是竞品做得更好？

第三步：制定策略

结合问题热度值，确定优化的优先级。

第四步：执行优化

根据AI的内容偏好和引用逻辑，调整内容策略。爱搜提供三种服务模式：

1. 工具模式：自己用工具监测和优化
2. 陪跑模式：爱搜团队提供方法论培训和策略指导
3. 代运营模式：爱搜团队直接帮你执行内容生产和发布

第五步：持续监测

用品牌监测功能，每天自动追踪数据变化，快速迭代优化策略。

这就是白盒交付的价值：所有的数据都在你手里，所有的优化动作都清晰可见，所有的效果都可以验证。不是服务商说了算，是数据说了算。

结语：监测是优化的前提

很多品牌在问：GEO到底要不要做？

更准确的问题应该是：你的品牌在AI搜索中是什么样子？

如果你不知道答案，那么第一步不是优化，而是监测。

爱搜GEO监测数据平台，用端侧真实监测技术、10大平台全覆盖、双端监测能力、问题热度值算法、思维链和引用源分析，帮你看清AI搜索的真相。

数据在你手里，决策权也在你手里。

这才是真正的白盒交付。