# AI 的回答里， 有你吗？ > Winin 帮助品牌被看见、被说对、进入推荐，并把推荐差距转成可执行、可复测的优化工作。 - Canonical: https://winin.ai/zh/ - Updated: 2026-09-04 Winin · AI RECOMMENDATION INTELLIGENCE 你的客户，已经在问 AI 了。 AI 有你吗？ Winin 帮助品牌被看见、被说对、进入推荐，并把推荐差距转成可执行、可复测的优化工作。 AI 示意界面 · 按约定的问题、模型与频次采样 监测模型范围包括 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、DeepSeek、Grok、Copilot、Kimi、Qwen、GLM、豆包、MiniMax 和文心一言。 01 · The Problem ## 客户做出购买决策之前， AI 可能已经推荐了你的竞品。 这些对话每天都在发生——只是你不在场。 客户在问 同一个问题 · 四种结果 ↓ 01 缺席 AI 每次缺席，都可能减少品牌被客户纳入考虑的机会。 02 说错 AI 过期或错误信息可能先于更正内容进入回答，并以品牌名义被客户看到。 03 不推荐 AI 被提及，不等于被选择。客户记住的是别人的理由。 04 黑箱 不了解，便无从应对；投入了预算，也无从验证效果。 02 · The Gates ## AI 的推荐， 不是一个开关。 它要依次通过三道关口，每一道关口都可能落选。Winin 定位每一道关口的具体问题，并按证据优先级推进处理。 GATE 01 ### 触达 AI 0 已观测 ✓ GATE 02 ### 入选 会不会把你放进候选名单？ 0 -5 · 放了竞品，没放你 GATE 03 ### 说对与推荐 说对了，并且推荐你了吗？ 0 -2 · 只提不推 / 旧价格 / 停产款 03 · The Loop ## 从发现缺口，到持续优化。 正确的顺序：先看清，再动手；动得有依据，动完要验证。 Edith OBSERVE ### 发现缺口 定位品牌在 AI 回答中缺席、落后或被误解的具体问题。 Homer ALIGN ### 建立依据 形成获批、可核验的事实依据。 Friday ACT ### 补全缺口 一处一处补上信息缺口。 Edith PROVE ### 同条件复测 发生了什么变化？用相同条件再测一次。 Edith · Friday OPERATE ### 持续运营 把完整闭环变成可重复的系统能力。 04 · The Strategy ## 每个确认的缺口， 都有对应的优化策略。 Winin 结合问题、模型回答与可见来源，判断差距出在哪一层——再指定可以推进执行的工作。 L1 ### 事实治理 身份、产品事实、价格与政策的冲突，先明确来源、负责人与有效期，形成可使用的版本——再动公开内容。 → Homer 事实宪章 L2 ### 官网与商品页 针对已确认的缺口，给出事实页、商品页、常见问题、比较内容与结构化数据的优化方案。 → 页面与数据任务 L3 ### 企业渠道 定位需要修正的官方店、经销商、目录、合作伙伴资料与商品数据，形成渠道治理任务。 → 渠道修正清单 L4 ### 外部来源 在缺少独立证据的场景，规划一手研究、测试证据、媒体资料、专家观点或合作伙伴材料。 → 外部可信度计划 05 · The Products ## 发现缺口，治理事实，推进优化。 Homer 是企业的知识基座：统一获批事实及其来源、版本与公开权限。Edith 发现缺口，Homer 治理事实，Friday 推进获授权的优化工作。 *AI* ### [持续监测 AI 怎么说你。](/zh/products/edith/) ** ### [一个品牌，一个声音。](/zh/products/homer/) ** ### [你批准，Friday 自动推进。](/zh/products/friday/) 06 · Services ## 从诊断到执行， 每一步都有对应的服务。 诊断与测量 ### AI 推荐诊断 看清品牌在哪里被考虑、被推荐、或缺席——每次回答保留原始内容、推荐理由与引用来源。 ### 托管监测与复测 持续追踪模型、竞品、事实与来源的变化；优化后同条件复测，让前后变化有据可查。 知识基座 ### 企业知识基座构建 统一散落在官网、电商、媒体稿、内部文档的品牌信息——唯一可信来源、负责人、版本管理。 ### 把基座编码为 AI 可读 把获批事实转成结构清楚、便于机器读取和回查的公开内容；诊断与优化共用同一事实来源。 执行与验证 ### 品牌 GEO 基于 Homer 中已获批的事实，改善品牌被 AI 理解、考虑与推荐的方式：官网与内容、渠道与外部来源。 ### 产品 GEO 针对品类、对比、购买三类高意向问题，补全产品事实与推荐理由的缺口。 07 · The Outcomes ## 做完之后，品牌获得四种可运营能力。 以下为产品能力示意；正式结果以原始回答、发布记录和同条件复测为准。 回答可见 回答证据 · 已留档 你的品牌 原文 · 理由 · 来源 原始回答留档，缺席、误读与来源变化可查。 候选可追 候选位置 · 持续监测 星厨 醇萃 你的品牌 ✓ 岚峰 持续追踪品牌在哪些问题中进入候选。 事实可信 获批事实 · 当前版本 ✓ 来源：ERP ✓ 负责人：市场 ✓ 有效期：12-31 获批事实统一来源、版本与有效期。 变化可验 推荐表现 · 同条件复测 · 示意 发布后按相同条件复测前后变化。 08 · 客户案例 ## Winin 完成了 14 项工作， 你只需要做最后确认。 三个典型业务场景，完整推演 Winin 的工作方式：每一步做什么、量什么、验什么。 以下为匿名客户案例。客户名称暂不公开，展示交付范围内的工作、测量口径与项目结果。 90 天 120 天 60 天 消费品牌 小家电 · 咖啡机 90 天 ### 从“AI 不认识”到品类首推候选 起点：9 个模型里 7 个在「咖啡机推荐」中从未提及该品牌；旗舰款被 2 个模型报成旧价。 11*%* → 37*%* 推荐份额 14 错误事实修正 +210*%* AI 周一 09:12 待批准发布 周二 08:00 待确认 周二 14:30 待审核与授权 周三 10:05 已验证 周五 18:00 周报 AI 跨境电商 户外电源 120 天 ### 把“被提及”一路量到“被买走” AI 平台已在回答里直接展示商品卡。我们把链路做全：每一格掉多少、为什么掉、怎么修。 被提及 61% 商品卡透出 34% 点击进店 12% 转化归因 3.8% 新客获取成本比付费搜索低 38% · 同口径可复测 AI B2B 工业检测 SaaS 60 天 ### 在“选型对比”里，把理由抢回来 采购方会先问 AI“某某设备哪家靠谱”。优化前：AI 能叫出名字，但推荐理由全在竞品那边。 2 → 7 对比问题推荐理由覆盖 +64*%* 演示预约 0 → 6 进入候选的模型数 AI 09 · The Difference ## 纯监测工具，到第一格为止。 监测工具 Winin AI ✓ ✓ 23 项检测定位“为什么不推荐” — ✓ Friday 自动准备任务，按授权范围推进 — ✓ 优化前后使用相同条件 — ✓ 订阅制持续监测与迭代 — ✓ 每个数字回到问题 · 模型 · 原始回答 · 时间 · 来源 · 分母。 Friday 只使用 Homer 里已批准、在有效期、可回查来源的事实。 外部证据关联真实的研究、媒体、专家或伙伴内容，不铺量、不黑帽。 用相同问题与测量条件复测，说明变了什么、哪些仍不确定。 增长 · 商机 · 销售转化 监测 → 对齐 → 执行 → 复测 → 运营 事实可查 · 证据可溯 · 归因克制 10 · Pricing ## 先看清问题，再决定投入多少。 ### 免费检测 ¥0 5 个固定问题 · 每题 1 次 · 最多 3 个已启用模型 API；用于发现初步信号，不构成正式基线。 ### 正式基线 按需报价 自定义问题、模型与频次，建立可复测的完整基线。 CORE ### 品牌 · 产品 GEO 按需报价 制定优化策略，执行网站、内容与渠道优化，发布核验后同条件复测。 ### 持续监测 订阅制 持续追踪 AI 推荐变化、竞品动态与新的增长机会。 11 · FAQ ## 关于 GEO，客户最常问的六个问题。 从 GEO、AEO 与 SEO 的关系，到官网、模型变化和结构化数据，一次说明白。 什么是 GEO？它解决什么问题？ + GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）关注品牌和产品在生成式 AI 回答中是否被准确理解、进入候选、被引用或推荐。它围绕企业认可的事实、官网与商品数据、企业可维护渠道和可核验的外部来源，改善公开信息条件，再通过同条件复测观察变化。 什么是 AEO？和 GEO 有什么不同？ + AEO（Answer Engine Optimization，答案引擎优化）与 GEO 有较多重叠，行业里也没有完全统一的分界。AEO 通常更关注内容能否被答案引擎提取和引用；GEO 还会观察品牌或产品在生成式对话中如何被理解、纳入候选和推荐。实际项目不必二选一，两者都需要清楚的事实、可读取的内容和可比较的测量。 做 GEO 之后，还需要 SEO 吗？ + 需要。SEO 帮助内容被搜索引擎抓取、收录和发现；GEO 关注生成式 AI 如何理解和使用这些信息。清楚的事实页、产品信息和结构化数据可以同时服务两者，但搜索表现与 AI 回答变化需要分别测量。 AI + 取决于具体模型和使用入口。有些回答主要来自模型已有知识，有些会检索网页；回答中展示的来源还可能包括媒体、电商平台、合作伙伴页面和社区内容。官网是重要的官方事实来源，把信息写得清楚、可访问、便于机器识别，可以为准确理解提供更好的条件。 AI + 模型版本、检索来源、语言、地区、时间和生成过程都可能影响回答。因此，单次回答只能作为一个样本。正式测量会固定问题与测试条件，安排重复观察，并保留原始回答，帮助判断变化方向。 AI + 结构化数据是网页中的机器可读标注，例如 Schema.org 和 JSON-LD。它可以明确说明页面主体、产品、价格和在售状态，帮助搜索引擎与部分 AI 工具识别字段；同时应与页面正文保持一致，并结合抓取和回答变化持续观察。 ## 来源 本 Markdown 文档由 https://winin.ai/zh/ 的同一批准页面源生成；正式 HTML 页面是面向公众的展示版本。