aimeGeo 如何做 AI 可见度诊断（与代码结构对齐） | aimeGeo | AI品牌GEO与SEO内容增长平台

在仓库文档里，AI 可见度相关能力被归在 GEO 模块分组中：diagnosis.visibility、diagnosis.reports 等。对外解释时，可以把一次「诊断任务」拆成以下对象：

1. 品牌与约束输入：来自知识库、写作指令和合规边界，决定你允许模型如何描述你。
2. 问题池：围绕品类词、对比词、场景词设计追问，而不是只搜品牌词。
3. 执行与取证：由 worker 在受控策略下向 AI 平台或内部探针发起查询，保存文本与截图。
4. 结果回写：任务状态、结论摘要、需要跟进的责任人写入记录，供下一轮内容迭代引用。

这与传统 SEO 的 rank tracker 不同：你关心的不是单一关键词排名，而是 答案里是否出现、出现的方式是否可接受。

aimeGeo 的工程选择，是把上述步骤变成 任务 / 记录闭环——因为仅靠个人在工作台下问几次模型，无法形成组织记忆。若 worker 仍处于 dry-run 或未接外网阶段，诊断可以先手工完成，但数据结构应保持一致，避免以后迁移成本。

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常见误区

• 只测品牌词：品类与竞品对比才更容易触发「推荐谁」的回答。
• 不保存凭证与日志：没有截图与文本，团队很难复盘模型侧变化。
• 把诊断当成一次性汇报：GEO 是运营流程，周期复测才能连接内容迭代。

当你准备启用 worker 时，请同步检查运行手册里的安全开关：外部调用必须满足凭证加密与审计要求，而不是为了「好看报表」提前放开。