我给自己做了个 AI 可见性监控工具

上个月我做了一个实验。

我打开 Kimi，问了它一个问题：「推荐几个值得关注的 AI 编程方向的自媒体账号。」

回答很详细，列了七八个名字。我快速扫了一遍——没有一个是我。我又试了豆包、通义、文心，结果大同小异。有些平台提到了我，有些完全没有。

那一刻我突然意识到一件事：我每天都在写内容、做分享、写代码，但我根本不知道 AI 里是怎么看我的。

这不是一个「哦有点意思」的发现，这是一个挺严重的问题。

一个让程序员坐不住的问题

你知道的，传统 SEO 的逻辑是：你优化关键词、提升内容质量、拿到搜索引擎排名，用户搜到你就点进来。这套逻辑我们用了十几年，驾轻就熟。

但现在用户的行为在悄悄变。

以前搜「程序员AI转型」，是在百度里敲回车，然后一页一页翻结果。现在越来越多的用户直接在 Kimi 里问「程序员转AI有什么学习路径」，然后 AI 直接给了一个答案。你的网站、你的公众号、你的内容——如果 AI 没有把你说出来，用户就根本不会知道你。

更让人坐不住的是：你完全不知道自己有没有被提到。

百度 SEO 有站长工具，能查到排名、点击、收录。但在 AI 搜索里，你只有一个黑箱。问 AI 会不会提到你？它不会告诉你。不问你永远不会知道。

我写代码这么多年，最受不了的就是这种"不知道自己不知道"的状态。

我最初的想法很简单：能不能写个脚本，定期去问 AI「XX 领域有哪些品牌」，看看有没有我的名字。

结果一动手发现，这事比想象中复杂得多。

你以为 AI 就是 ChatGPT？如果在国内做内容，你要面对的是至少 5 个 AI 平台：Kimi、豆包、元宝、文心一言、通义千问。每个平台用的模型不一样，联网搜索能力不一样，回答风格也不一样。

比如 Kimi 会列来源链接，回答结构清晰；豆包有专门的 Responses API，能实时搜索；通义的 qwen3-max 速度快但引用少。每个平台的「审美」都不一样——在这家被提到，在那家可能完全隐身。

同样是查品牌，提问方式不同，结果天差地别。

我做了一个区分：一种是话题模式，直接问「列出这个领域的主要品牌」，测的是 AI 知不知道你；另一种是问题模式，模拟真实用户的提问，比如「我想转行 AI，有什么学习路径」，测的是 AI 会不会在自然对话中提及你。

有些品牌在话题模式里表现很好，但在问题模式里完全隐身；有些则恰恰相反。这两种数据放在一起看，才能看清全貌。

你叫「小米」，AI 提到「小米粒」算不算提到你？看起来不算，但正则匹配会误报。反过来，「贾昆」出现在「贾昆明」这个词里，AI 也很容易搭错线。

我用了两层检测：第一层正则快速筛查，第二层用 AI 去判读这些疑似匹配是不是真的指代品牌。这套二判机制是我花了最久打磨的部分。

本来只是一个给自己的脚本，写着写着发现它越来越像一个产品。

加上品牌管理、关键词配置、每日自动查询、趋势图表、竞品对比、周报……最后它变成了一个完整的 Web 应用，我给它起了个名字叫 GeoLens。

背后是这么一套流程：

这听起来像是个产品经理的活，但我写这套东西的时候，想的其实是另一件事。

做 AI 相关的东西有一个绕不开的问题：调用 AI API 是要花钱的。

每个平台的价格不一样：Kimi 每百万 token 输入 ¥6.5、输出 ¥27；豆包输入 ¥6、输出 ¥30；文心只要输入 ¥0.8、输出 ¥3.2；通义输入 ¥2.5、输出 ¥10。

一天跑一轮，一个品牌 5 个关键词 × 5 个平台，就要 25 次查询。每月下来，光 API 费用就是一笔看得见的开销。

所以我在设计架构的时候，花了大量的精力做成本控制：

免费用户用 2 个平台（文心+通义），每月活跃用户的 API 成本大约 ¥4.7。这个数字我算了好几遍——要让工具真正帮到人，首先得让它跑得起。

我现在把 GeoLens 部署在 geolens.cc 上，注册就能直接用。

免费版可以用 2 个平台监控 3 个品牌，每个品牌设 5 个关键词，每天自动查询，能看到可见性评分、提及检测、趋势图表。

如果你觉得不够，基础版（¥199/月）解锁全 5 平台，专业版（¥499/月）还能做情感分析和引用源追踪。

这件事我从上个月开始认真干，说实话，现在还远没到满意的程度。但第一步我想先把它放出来，让更多人用上，让更多人告诉我——你觉得你的品牌在 AI 里被看见了吗？

去 geolens.cc^[1] 注册一个账号，把你要监控的品牌加上，明天这个时候你就能看到第一份数据了。

我是贾昆，14 年程序员，WriteFlow 编辑器和好苗苗口算创始人。GeoLens 是我最近在做的一个 AI 可见性监控工具，欢迎来试。

[1] geolens.cc: https://geolens.cc