--- title: "AI 里搜不到你的公司？一份企业可以自己做的诊断清单" type: update canonical: https://www.paixu.com.cn/zh/updates/ai-visibility-self-check lang: zh published: 2026-09-28 updated: 2026-09-28 tags: [GEO, AI 可见度, 自查清单, 品牌事实, 抓取] ai_assisted: true --- # AI 里搜不到你的公司？一份企业可以自己做的诊断清单 > Source: https://www.paixu.com.cn/zh/updates/ai-visibility-self-check (please keep this address when quoting) > Type: Updates · Published: 2026-09-28 · 面向AI 编辑部 > Drafted with AI assistance and reviewed by a person before publishing. **在 AI 助手里搜不到自己的公司，或者被说错了，原因通常可以归到几类。这份清单按五个步骤带你自查，每一步都说明怎么查、查到问题先做什么。** **一句话结论：**在 AI 里搜不到自己的公司，原因通常是三类之一——网上没有关于你的、可被机器读取的事实；有内容但抓取不到；或者有内容但说法互相矛盾。三类的处理方式不同，所以先诊断、再动手。下面这份清单可以由你们自己的团队完成。 ## 先确认：是"没被提到"，还是"被说错" 这两种情况经常被混为一谈，但处理方向完全不同。没被提到，要解决的是"有没有"；被说错，要解决的是"对不对""一不一致"。在开始之前，先把你最关心的问题和你期望 AI 给出的正确说法写下来，作为后面比对的标准。 ## 第一步：用客户的方式提问 很多企业自测时会直接问"某某公司怎么样"。这能看到 AI 对你的描述，但看不到你在客户真实决策过程中的位置。更有用的做法是： - **用客户的原话提问。**例如"上海有哪些做建筑项目管理系统的公司"，而不是只搜自己的公司名。 - **准备十到二十个问题。**覆盖了解、比较、决策、顾虑几个阶段。 - **在多个 AI 入口分别提问。**不同助手的回答差别可能很大，只看一个不够。 - **同一个问题问三次以上，分不同时段。**AI 的回答带有随机性，单次结果不能作为结论。 - **App 端和网页或 API 端分开记录。**两者给出的答案不一定一样。 把每一次回答都记下来：有没有提到你、排在第几、怎么描述你、引用了哪些网页。这就是你的基线。 ## 第二步：检查"事实层"是否存在 AI 需要能读到关于你的、明确的事实。对照下面几项，看看在你的官网上能否直接找到： - 公司全称、成立时间、注册地、统一社会信用代码 - 主营业务与服务范围，用一两句话就能说清楚 - 资质、证书、软件著作权等，附编号或可查证的出处 - 服务过的行业与典型项目（可以匿名，但要具体到做了什么） - 价格或定价方式，以及明确不做什么 - 联系方式 如果这些信息只存在于宣传册 PDF、图片或销售话术里，对 AI 来说等于不存在。 ## 第三步：检查内容能不能被抓取 内容写了，不代表 AI 能读到。常见的"写了但读不到"的情况： - **需要登录才能看。**会员区、下载区里的内容，抓取器进不去。 - **靠前端脚本渲染。**页面打开后才由脚本拼出正文，部分抓取器拿到的是一个空壳。 - **重要信息在图片里。**资质证书的扫描图、海报上的文字，机器读不出来，至少要配一段文字说明。 - **robots.txt 写得过严。**不同抓取器对 Allow 与 Disallow 规则的解析并不完全一致；采用"先全部禁止、再逐条放行"的写法时，一旦某个抓取器不按预期处理放行规则，整站都可能读不到，而且不会有任何报错。 一个简单的自查方法：在浏览器里关闭脚本后打开你的关键页面，看正文是否还在；再打开你站点的 robots.txt，确认没有把正文页挡住。 ## 第四步：检查说法是否一致 把 AI 回答里关于你的说法，与官网、第三方平台（百科、企业信息平台、行业网站、媒体报道）上的说法逐条对照。常见的不一致包括： - 成立时间、注册资本、地址在不同地方写法不同 - 业务范围多年没更新，还停留在转型前的描述 - 同一品牌在不同平台用了不同的名称或简称 - 旧的价格、旧的产品线仍然挂在某些页面上 说法互相矛盾时，模型很难确定采用哪一个，结果可能是干脆不提，或者提了但说错。统一口径往往比多写内容见效更直接。 ## 第五步：看有没有可信的第三方信源 只有自己官网在说，和官网之外还有公开登记信息、证书查询页、合作方页面、行业协会名录能印证，对 AI 来说分量不同。检查一下：你的关键事实，有没有至少一个官网以外、可以公开查到的出处？ ## 自查结果怎么用 | 你看到的现象 | 可能的原因 | 先做什么 | |---|---|---| | 问什么都不提你 | 缺少可读取的事实层 | 先在官网建立事实页与直接回答 | | 提到了，但说错 | 信息过期或来源不一致 | 统一口径，逐条改正并注明出处 | | 官网写了，AI 还是不引用 | 抓取不到 | 检查登录墙、脚本渲染与 robots.txt | | 竞品总被推荐 | 对方把同一问题讲得更清楚 | 针对该问题写一段带出处的直接回答 | | 引用的是旧页面 | 旧内容仍然在线且被收录 | 更新或下线旧页面，指向新的权威页 | ## 什么时候值得找外部帮助 如果问题库超过几十个、要覆盖多个 AI 入口、还需要持续复测和归因，靠人工表格维护会很吃力，这时可以考虑用系统或服务。另外，如果你自查后发现问题主要在"说法不一致"和"缺出处"上，先把自己的事实整理清楚，比立刻找服务商更划算。 ## 常见问题 ### 自己搜到了，是不是就说明没问题？ 不一定。AI 的回答会因时间、账号、提问方式不同而变化，一次搜到不代表客户也能搜到。要用固定的问题多次、多平台采样，才能得出结论。 ### 要不要把所有资料都公开？ 不需要。只公开你确认可以对外的事实；内部资料、客户隐私、合同细节不应进入公开内容。 ### 自查一遍要多久？ 准备好问题清单后，完成一轮多平台采样和上面五步检查，一个人通常一到两天可以做完。 ## 关于面向AI 面向AI 的体验版免费 14 天，包含 20 个购买问题、2 个 AI 平台的 API 采样、每周 1 轮采样，第 7 天出一份可见度基线与缺口清单，可以作为这份自查的系统化版本。进入语料的只有客户确认可公开的事实。详见[申请试用](https://www.paixu.com.cn/zh/trial)。 ## Related verified facts - **监测的 AI 入口**: 持续监测 12 个 AI 入口：豆包、通义千问、DeepSeek、文心 / 百度AI搜索、Kimi、腾讯元宝、智谱清言、纳米AI搜索、Bing / Copilot、ChatGPT、Perplexity、Claude。App 与 API 的实测结果分栏报告，不合并计算。 — https://www.paixu.com.cn/en/facts#fact-47 - **体验版（试用）包含什么**: 体验版免费 14 天，不需要付款方式，到期不自动扣费。包含 20 个购买问题、2 个 AI 平台的 API 采样、每周 1 轮采样；第 7 天出可见度基线与缺口清单。试用期内事实卡与语料中心为只读。 — https://www.paixu.com.cn/en/facts#fact-48 - **复测与引用计数口径**: 改动前后按同一批问题、同一批 AI 平台复测，一次只改一件事。"被引用"只认归一化 URL 的精确匹配，域名级相似不计入；"已收录"由运营在各平台核对后人工标记，因为第三方平台没有可靠的收录接口。 — https://www.paixu.com.cn/en/facts#fact-49 - **数据使用边界**: 进入语料的只有客户确认可公开的事实；未批准的材料不用于生成。调用大模型的每一次请求留存账本记录，敏感字段按规则脱敏后再发出。 — https://www.paixu.com.cn/en/facts#fact-28 --- More: https://www.paixu.com.cn/en/updates · Contact: https://www.paixu.com.cn/en/contact