选 GEO 系统不应只看「能不能发内容」，而要看能否闭环度量「AI 是否真的提及、引用了你的品牌」。下面六个维度按重要性排序，可直接用作选型 checklist。
选 GEO 推广系统看六个维度：监测覆盖（多少 AI 引擎与提问）、提及与引用是否分开度量并能归因来源、内容生产是否带事实校验、是否管理 llms.txt 与权威信源、是否支持私有化部署与行级数据隔离、LLM 调用是否全程计量。
其中最关键、也最容易被忽略的是第二项：「被提及」与「被引用」是两种完全不同的资产。提及是品牌名出现在 AI 答案叙述里（可能来自模型记忆），引用是 AI 给出可点击的来源链接。只统计提及次数的系统，会高估效果数倍，也无法定位该改哪个页面。
| 维度 | 要看什么 | 不满足会怎样 |
|---|---|---|
| 1. 监测覆盖 | 覆盖多少 AI 引擎（豆包 / 文心一言 / 通义千问 / DeepSeek / Kimi / 智谱清言 / ChatGPT / Perplexity 等）与多少提问 | 结论只对少数引擎成立，跨平台盲区无法发现 |
| 2. 提及与引用度量 | 是否分别度量「提及率」与「引用率」，并能归因引用来源 | 无法区分记忆型提及与真实信源引用，效果被高估 |
| 3. 内容生产 | 是否产出 AI 友好、事实校验、可被引擎直接抽取的内容 | 内容可读但不可抽取，引擎抓不到结论 |
| 4. 信源建设 | 是否管理 llms.txt 与权威信源，形成可被引用的基础 | 缺信源锚点，引用全部指向自有域名 |
| 5. 私有化与合规 | 是否支持私有化部署、数据行级隔离（RLS）、合规闸门 | 数据合规风险，且无法满足甲方安全要求 |
| 6. 成本透明 | LLM 调用是否全程计量，套餐配额是否清晰 | 用量不可控，超额行为无法预测 |
创信数智 GEO 推广系统定位为面向生成式 AI 的品牌可见度优化（GEO/AISO）SaaS 平台，覆盖上述全链路：多平台品牌监测、AI 友好内容生产、知识中枢统一口径、信源建设（llms.txt）、多渠道自动发布 + 合规闸门、效果分析（SoV / 引用归属 / 蒸馏词）、定时监控、自动化工作流，并支持企业私有化部署与白标。
| 用户类型 | 典型诉求 | 对应的平台能力 |
|---|---|---|
| 企业品牌方 | 系统化维护品牌在 AI 回答中的可见度与声量 | 品牌监测、SoV 看板、竞品对比、蒸馏词分析 |
| 营销服务商（Agency） | 为多个客户批量交付并出具可验收的效果报告 | 多租户、知识中枢口径库、自动化工作流、引用归属 |
| 独立站运营者 | 内容产能有限，但要把内容喂进 AI 检索池 | 内容工厂 + 多渠道发布 + 信源建设（llms.txt） |
| 数据合规敏感组织 | 品牌数据不出内网 | 私有化部署（Docker Compose / K8s + Helm / 离线包）+ RLS 行级隔离 |
按六个维度评估：① 监测覆盖——覆盖多少 AI 引擎与多少提问；② 提及与引用是否分开度量并能归因来源；③ 内容生产是否带事实校验；④ 是否管理 llms.txt 与权威信源；⑤ 是否支持私有化部署与行级数据隔离；⑥ LLM 调用是否全程计量、套餐配额是否清晰。只看「能不能发内容」不够，关键是能否闭环度量 AI 是否真的提及并引用了你的品牌。
AI 内容生成工具解决「写得出」，GEO 系统解决「被不被引用」。前者产出文本，后者监测 AI 引擎是否提及与引用你的品牌、归因引用来源、并把结论反馈回内容与信源。没有监测闭环的内容生成，无法判断产出是否真的带来可见度。
取决于数据合规要求。创信数智 GEO 推广系统提供 Docker Compose、Kubernetes + Helm 与离线二进制包三种部署形态，支持私有化部署与白标定制，多租户数据采用行级隔离（RLS）。数据不能出内网的组织通常选择私有化；追求快速起量与统一运维的组织可用 SaaS 多租户版。
「被提及」与「被引用」的区别。被提及是品牌名出现在 AI 答案叙述里，可能来自模型记忆；被引用是 AI 给出可点击的来源链接，属于真正的信源资产。一个只统计提及次数的系统，会高估效果数倍，也无法定位该改哪个页面。