品牌 AI 可见度诊断系统:仅需一个 Skill,把 GEO 效率提升 10 倍

当用户开始问 AI"哪个品牌好"，你的品牌在哪里？

过去做增长，团队盯的是 Google 搜索排名、关键词覆盖、外链增长。但今天，越来越多的买家已经不再先"搜 Google"，而是直接问 ChatGPT、问 Perplexity、问 Gemini，甚至靠 AI Overviews 里的推荐来做购买决策。

这是一个根本性的游戏规则转变。

传统 SEO 那套"关键词排名"逻辑正在失效。新的战场叫 GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化）——让你的品牌被 AI "看见"、被引用、被推荐。

但问题来了：

- 品牌在 AI 回答里有没有被提到？

- 被引用的频率和竞品比差距多大？

- AI 对品牌的情感倾向是正面的还是负面的？

- 下一步该优化什么内容、补什么数据？

很多团队其实没有一套清晰、可执行的答案。

Brand AI Performance Check 这个开源 Skill，正是为解决这个痛点而生的。它能把"AI 对品牌的认知"变成一份可视化、可分析的诊断报告——把过去需要 GEO 专家干一整天的活，压缩成几分钟的全自动输出。

今天这篇文章，我们就来完整拆解：这套系统是怎么工作的、如何用它跑出专业级报告、报告里的每个数据指标该怎么解读。

这套系统的英文名叫 Brand AI Performance Check，是 Dageno AI 开源的一个 GEO 品牌诊断 Skill，托管在 GitHub（仓库：`dageno-agents/brand-ai-performance-check`）。

它的核心功能只有一个：自动采集品牌在 AI 搜索引擎中的表现数据，生成一份高质量、数据密集型的 HTML 诊断报告。

报告长这样（下面会详细解读）：

1.2 技术架构

整个系统的数据流逻辑非常清晰：

数据源选择 → 模式判断（Dageno API / 自定义 JSON / Google Doc）    ↓数据获取 / 加载    ↓标准化输出字段    ↓映射到 Stable Dense Template（稳定密集模板）    ↓渲染密集横向 HTML    ↓Logo 降级安全检查    ↓导出 HTML + 可选标准化 JSON

1.3 三种数据模式

Skill 支持三种数据来源模式，覆盖从全自动到半手动的各种场景：

1.4 输出报告包含哪些内容？

一份完整的 Brand AI Performance Check 报告，包含以下核心模块：

这些数据模块，构成了一个品牌 GEO 表现的全景视图。

2.1 前置准备

使用前需要完成以下配置：

第一步：安装 OpenClaw

如果还没有安装 OpenClaw，需要先完成安装配置。OpenClaw 是 Dageno AI 推出的 AI Agent 工作流工具，支持 Skill 生态。

第二步：获取 Dageno API Key

1. 访问 dageno.ai，注册免费账户

2. 获取 API Key（用于调用 Dageno Open API）

第三步：克隆 Skill 仓库

git clone https://github.com/dageno-agents/brand-ai-performance-checkcd brand-ai-performance-check
2.2 方式一：Dageno API 模式（推荐）
这是最推荐的使用方式，数据最权威、最完整。

# 配置 API Keyexport DAGENO_API_KEY="<YOUR_DAGENO_API_KEY>"# 运行报告生成脚本python3 skill/scripts/generate_report.py \  --source dageno-api \  --api-key "$DAGENO_API_KEY" \  --start-at 2026-03-01 \  --end-at 2026-04-15 \  --output examples/output/report_api.html \  --dump-normalized examples/output/report_api.normalized.json

参数说明：
2.3 方式二：自定义 JSON 模式
当你有现成的品牌数据，或者想测试自定义字段时：
python3 skill/scripts/generate_report.py \  --source custom \  --custom-json examples/custom_input.sample.json \  --output examples/output/report_custom.html

2.4 方式三：Google Doc 模式
将品牌数据整理到公开可访问的 Google Doc 中：
python3 skill/scripts/generate_report.py \  --source custom \  --google-doc-url "https://docs.google.com/document/d/<DOC_ID>/edit" \  --output examples/output/report_doc.html

2.5 集成到 OpenClaw 工作流
OpenClaw 支持 Skill 生态，可以把 Brand AI Performance Check 集成到自动化工作流中：
1. 在 OpenClaw 中加载 brand-ai-performance-check Skill
2. 配置 API Key 或 JSON 数据源
3. 设置定时任务（如每周自动生成报告）
4. 报告生成后自动推送到团队协作工具（Slack、飞书等）
这样，一个品牌的 GEO 诊断工作就完全自动化了——把原来需要增长团队花一周做的事情，变成每天自动运行的例行任务。

我们用旅游品牌 Trip 作为案例，运行 Skill 生成了完整的 GEO 诊断报告。以下是报告中每个模块的详细说明。

> 报告数据范围：2026-03-01 至 2026-04-15，覆盖 2136 条 LLM 回答，涉及 4 个 AI 平台（Perplexity、ChatGPT、Gemini 等）

3.1 核心诊断结论（KEY INSIGHT）

> "Trip has strong visibility and SOV, but citation authority is still weaker than category leaders. The key gap is converting broad mention volume into stable high-trust citations."

解读：这句话直接点出了品牌当前最大的优化方向。不是要提高"被提到"的频率，而是要提高"被信任地引用"的质量。这个洞察，是整个报告的核心主线。

3.2 四大核心指标

行动建议：

- 引用率是最大的短板。竞品平均 2.2%，Trip 是 2.0%，差距看起来小，但直接影响 AI 推荐决策。需要重点提升内容被"信任引用"的概率。

- 情感得分73.7 分 vs 竞品 93.2 分，差距较大。说明 AI 在回答中对 Trip 的情感表达偏中性，缺乏正面背书感。需要优化品牌在 AI 训练数据中的情感倾向。

3.3 平台对比

解读：Gemini 平台的引用率（4.0%）明显高于 Grok（2.2%），情感得分也更高（97.7 vs 94.0）。说明不同 AI 平台对品牌的"信任度"差异很大，优化的优先级应该是：优先提升在 Gemini 中的引用质量。

3.4 高价值 Prompts

报告中列出了从 Query Fan-out（查询扩展）中捕获的高意图用户提问：

- "app for booking China flights and hotels"

- "best app to book flights to China"

- "app to book China flights and hotels"

行动建议：这些就是用户真实在问 AI 的问题。品牌需要针对这些 Prompts，准备能被 AI"信任引用"的内容——比如专门的对比评测页、App 预订攻略、目的地预订指南等。

3.5 顶级引用域名

解读：被高频引用的网站有两类：

- 高流量媒体平台：Apple App Store、Google Play、YouTube——这类平台内容权威、流量大，是 AI 优先引用的对象

- UGC 社区：Reddit——AI 会参考真实用户的讨论和评价

行动建议：品牌的 App Store 页面和 Google Play 页面是最重要的信任资产，必须确保信息完整、准确、有说服力。同时，品牌需要在 Reddit 等社区保持活跃的用户讨论。

4.6 优势与缺口

现有优势：

• ✅ 广泛的响应覆盖（4 个主流 AI 平台）

• ✅ 基础可见度 29.6%，查询层面存在感强

• ✅ 情感得分在采样 Prompts 中保持竞争力（73.7）

缺失的信任资产：

• ❌ 引用权威性仍落后于竞品的高意图回答

• ❌ 需要更强的可引用性对比 / FAQ 风格内容块

行动建议：核心优化方向是 "可引用性内容"——不是写更多软文，而是写能被 AI 当作"权威答案"引用的内容。比如：

• 产品对比评测

• FAQ 知识库

• 官方数据报告

• 专家背书内容

Brand AI Performance Check 这个 Skill，表面上是一个"生成报告的工具"，但它真正解决的，是一个更底层的问题：

如何把"AI 对品牌的认知"，变成可以被观察、被分析、甚至被优化的东西。

过去，品牌想知道自己在 AI 搜索引擎中的表现，需要：

- 手动搜集 AI 平台的回答数据

- 逐条分析引用来源和情感倾向

- 制作 Excel 表格和 PPT

- 依赖 GEO 专家的经验判断

现在，一个 Skill、几分钟、一份自动化报告，全部搞定。

这不是一个工具的升级，而是工作方式的升级。

从 SEO 到 GEO，是游戏规则的改变。品牌在 AI 搜索引擎中的表现，正在成为影响购买决策的关键变量。而 Brand AI Performance Check，让每一个增长团队都能用最低的成本、最快的速度，跑出专业级的 GEO 诊断报告。

快速起步指南：

1. 访问 dageno.ai，注册免费账户，获取 API Key

2. 克隆仓库：

git clone https://github.com/dageno-agents/brand-ai-performance-check

3. 安装依赖，配置 API Key 环境变量

4. 运行 Dageno API 模式脚本

5. 几分钟内，得到一份完整的品牌 AI 能见度诊断报告

GEO 时代已经到来。你的品牌，准备好被 AI "看见"了吗？

现在 Dageno AI 已支持  7 天免费使用  ，欢迎大家前来体验；也欢迎联系官方人员加入社群，第一时间获取最新功能、优惠活动和产品更新资讯～