真实提问与联网搜索
基于自研采集引擎与人工操作,完整进行搜索、思考与回答全过程
真实记录 AI 中的品牌排名、口碑与竞品表现。Agent 融合监测洞察与品牌知识,完成内容创作、投放与复盘。
首位率
0%
重点问法已进入主回答
提及率
0%
跨平台回答持续提及
排名分
0
综合位置持续走高

豆包-APP
字节跳动

DeepSeek-网页
深度求索

文心一言-网页
百度

Kimi-APP
月之暗面

千问-网页
阿里巴巴

千问-APP
阿里巴巴

元宝-APP
腾讯
小红书点点-APP
小红书
基于自研采集引擎与人工操作,完整进行搜索、思考与回答全过程
原始回答和引用链接同步归档,每个结论都能下钻核验
从提问到回答全程录制,随时还原当时的真实页面
真实对话 · 可回放
每次 AI 对话均全程录屏,数据真实可追溯
提及率、首位率、排名分三大指标横向并排,叠加 6 引擎的覆盖广度与情感倾向。哪个平台是基本盘、哪个还没占位,一眼可辨
AI 引擎覆盖看板
提及率 / 首位率 / 排名分 三大指标 · 6 引擎并排 · 情感倾向
提及率
82%
监测问题被提及占比
首位率
47%
首位提及占比
排名分
73
0-100 综合位置分
AI 引擎覆盖
6/6 个引擎均有品牌露出 · 仅统计非品牌词问题
豆包-APP 是基本盘(覆盖 8 个监测问题),元宝-APP、Kimi-APP 仍有空位 — 下一阶段内容投放的优先方向。
从 AI 回答中抽取竞品与引用数据,交给 Agent 完成智能内容创作,再进入媒体投放与团队协作
系统逐段解析完整对话回复,识别品牌、竞品、引用链接及其出现位置,把非结构化回答转成可分析、可复核的数据
在企业级智能内容平台中,竞品 A的协作能力较完整;竞品 B更侧重自动化生成与模板管理。
根据公开测评,竞品 A在团队权限与内容审核方面被多次提及,同时也可以关注竞品 C。
从品牌知识与监测洞察出发,让好内容不止一种表达。
图文创作
从封面到内容页,连同发布文案一起准备。












AI 图文风格示例
文章创作
学习高引用内容、重构优质表达、洞察竞品,让品牌知识成为创作依据。
学习 AI 高频引用内容的结构与论证,结合品牌知识,写出有事实支撑的文章。

拆解优质内容的开篇与传播节奏,用品牌自身的事实完成原创表达,而非同义改写。

联网核验品牌与竞品资料,在同一比较维度下,形成有决策价值的客观分析。

视频创作
脚本、分镜、配音与字幕,一套流程完成品牌视频制作。
提炼原稿主题,自动规划分镜与旁白,让一篇内容变成有节奏、有重点的视频脚本。

参考图、画面摘要与旁白逐镜配置,灵活调整场景和顺序,让品牌表达始终可控。

自动合成配音,按旁白时长同步画面与字幕,将内容制作推进到完整视频成片。

Agent 产出的定制化内容可继续编辑,并按行业、地区、入口和收录方式匹配媒体资源,让洞察直接进入投放执行

市场、内容和公关成员进入同一工作区,围绕同一份数据与内容协同推进
服务客户,或经营自己的品牌。
服务更多客户,交付依然有据可循。
多品牌并行、持续监测、内容执行,让团队把时间留给策略,而不是重复采集和整理。
工作区数据隔离,品牌切换不互扰。
高频引用的平台与链接,集中查看。
排名、提及与口碑变化,连续留痕。
对照客户与竞品,让沟通更有依据。
经营自己的品牌,也看清 AI 眼中的你。
有没有被推荐、和竞品差在哪里、下一篇内容该写什么,从同一份监测数据出发。
可见性、口碑与印象词,一处掌握。
发现被推荐的品牌,了解差异所在。
沿着高权重信源,安排内容与投放。
从基础监测起步,随需要升级方案。
更多问题可前往文档中心或添加顾问进一步了解
市面上大多数同类工具,往往停留在单一监测或零散的内容产出。独角兽GEO的差异,不只是功能更多,而是从一开始就把目标放在建立并持续维护 AI 对品牌的认知上。
品牌曝光和口碑提升是结果,更重要的是把 AI 对品牌的认知沉淀为一项可持续经营、不断增值的品牌资产。
升级会员本身不是“付费即涨效果”,但会为品牌提供更完整、更连续的监测与优化能力。独角兽GEO是一站式 GEO 品牌增长平台:免费版可进行基础监测,付费套餐可享受覆盖更全面、成本更优惠的监测服务,并解锁更多高级权益。
品牌方可以在平台完成从监测、洞察、品牌知识沉淀,到内容创作、投放和效果复盘的全链路 GEO 操作,持续提升品牌的 AI 可见性与口碑。如果需要 GEO 托管,我们也提供代运营服务,可联系顾问咨询定制方案和报价。
我们坚持全真采集。每一条采集结果都来自真实 C 端页面操作,并有从提问到回答的全程录屏存证;深度数据则在原始结果基础上,由自研 AI 分析引擎经过多层清洗与校对后产出,既能回看,也能核验。
市面上部分平台不仅价格高,监测数据还采用低成本直接调用模型 API的方式,拿不出真实对话现场;API 返回的结果与 C 端用户看到的结果往往存在较大偏差。基于这样的数据进行优化和复盘,无异于缘木求鱼,极有可能将决策和投入引向错误的方向。