从一个数字，点进原始回答
左边是 AI 的原文，右边是标注。品牌提及、引用和事实断言都能对上原文里的那一句，也都可以人工纠正。
观测 OBS-0412 · API 观测（演示）分析版本 2
……山禾甜品主打低糖慕斯，支持当天下单、两小时自提2；另外样本蛋糕的动物奶油蛋糕也常被提到3。
提及山禾甜品 · 候选第 2
引用来源 2 · 链接待复核
事实与企业事实不符
selno GEO · AI 可见度与优化
当用户问 AI， 它怎么说你？
越来越多的人直接问 AI“哪个好、怎么选”。selno GEO 持续观测这些回答，把品牌提及、引用来源和事实偏差，变成可以核验的证据和可以执行的任务。
留下官网，我们在演示前先了解你的品牌和竞品。先看看产品 →
- 原始回答可回查
- 每个数字带分子分母
- 合规渠道采样
观测样本 · 示意
用户提问
上海松江生日蛋糕有什么推荐？
意图：本地推荐固定问题 · 第 3 版第 7 次采样
AI 回答
松江口碑不错的生日蛋糕店有这几家：拾月蛋糕的鲜奶油水果蛋糕评价稳定，可以当天预订1；山禾甜品主打低糖慕斯，支持当天下单、两小时自提2；另外样本蛋糕的动物奶油蛋糕也常被提到3。
- ✓品牌被提到：山禾甜品出现在候选名单里，排第 2。
- 3引用了 3 个来源：其中 1 个链接已失效，需要复核。
- !有一处事实偏差：企业事实是“需提前一天预订”。已生成纠正任务。
示意数据 · 品牌为虚构
- 证据可回查每个指标都能点进原始回答、采样时间和渠道。
- 口径透明每个百分比都带分子和分母，失败不算“没提到”。
- 合规采样只通过评估过的渠道观测，不绕过平台限制。
- 由人把关建议由人采纳，内容经过审批才发布。
为什么要采样
同一个问题，
问一次不够。
AI 的回答每次都可能不一样，一张截图说明不了什么。selno GEO 对同一组固定问题反复采样，把每个比例的分子、分母和失败次数都摆出来。
- ÷每个百分比都带分子和分母。没有 n/N 的数字不进报表。
- ✕失败不算“没提到”。超时、限流、拒答单独记录，不进分母。
- ?样本不够就直说。显示“暂无法判断”，而不是 0%。
“上海松江生日蛋糕有什么推荐？”同一个问题 · 采样 12 次
提到了山禾甜品没提到采集失败，不计入
6/10
品牌提及率 60%有效样本 10 条，失败 2 条不计入。
模拟数据，用来说明统计口径。每点一次都会重新随机。
工作方式
一个闭环，六步走完
监测和优化之间不断开。从建立品牌到复测报告，都在同一个工作空间里完成。
- 建立品牌确认品牌、别名和竞品
- 定义问题按用户意图建立问题库
- 合规观测记下渠道、时间和原文
- 识别差距提及、引用、事实三个角度
- 创建行动负责人、证据、审批
- 复测报告同一口径，前后对照
产品
不是一块大屏，
是一张工作台。
selno GEO 把观测、证据、事实和任务放在同一个工作空间里，每一步都接得上下一步。
四个指标，都能追到样本
没有综合评分。每个指标写明分母是谁，样本不够时如实显示。
品牌提及率14/ 20 条
进入候选名单5/ 12 条
引用覆盖9/ 16 条
事实准确3/ 4 条样本少，暂无法判断
观测中心
每次运行都有编号、状态和成本。部分成功就写部分成功。
RUN-031基础巡检 · 20 题成功RUN-032竞品对比 · 12 题部分成功RUN-033本地推荐 · 8 题运行中RUN-030探索问题 · 6 题失败 · 限流竞品矩阵
同一批问题、同一个渠道、同一段时间，才放在一起比。
| 问题 | 山禾 | 拾月 | 样本 |
|---|---|---|---|
| 松江生日蛋糕推荐 | 7/10 | 8/10 | 4/10 |
| 低糖蛋糕哪家好 | 6/9 | 2/9 | 3/9 |
| 周末聚会小蛋糕 | 3/10 | 7/10 | 5/10 |
| 当天能订的蛋糕店 | — | — | — |
“—”表示暂无有效观测，不是 0
企业事实
把可以公开的事实连同证据登记下来，再去核对 AI 说的每一句。
正确门店在松江大学城附近
错误支持当天下单、两小时自提
冲突营业到晚上 10 点
未核验全部使用动物奶油
任务与复测
每一项优化都有证据、负责人和审批。关闭之前，先用同一组问题复测。
- 待处理由观测或人工提出
- 处理中补充资料，修改内容
- 待审核提交证据，等待通过
- 待复测修改生效，重新观测
- 已关闭记下结果和局限
适合谁
三种团队，
同一套证据。
品牌的市场团队
竞品被 AI 提到了，自己没有出现。想知道差在哪里，先改什么。
- 建立可以重复提问的问题组
- 和竞品在同一口径下比较
- 把差距分派成任务，每周复盘
每周复盘 · 示意
变化提及 6/10 → 7/10
事实新增 1 处偏差
任务2 项等待复测
营销与 SEO 代理商
同时服务多个品牌，要做售前诊断，还要按客户交付报告。
- 每个客户一个独立空间，数据互不可见
- 售前用短期诊断项目，签约后转为正式项目
- 给客户开只读视图和标准报告
客户空间 · 示意
正式山禾甜品
正式拾月蛋糕
售前新客诊断 · 还剩 9 天
多品牌企业
品牌多、团队多，要把对外的事实管起来，报告要经得起审计。
- 企业事实统一登记，带证据和有效期
- 按角色授权，操作全部留痕
- 报告附带口径说明，可以导出
权限与留痕 · 示意
角色所有者 · 管理员 · 分析 · 编辑 · 只读
日志谁、什么时候、改了什么
导出报告附样本量和口径
正式山禾甜品额度 40%
正式拾月蛋糕额度 22%
售前新客诊断还剩 9 天
原则
不承诺排名，
只给证据。
没有人能控制 AI 怎么回答。我们能做的，是让你看清它说了什么、依据是什么、哪里可以改。
我们不说
- “保证 AI 第一名”
- “指定模型必定推荐”
- “效果百分之百可归因”
- “全平台实时扫描”
我们做到
- 1数字可以回查每个指标都能点进原始回答、采样时间和渠道。
- 2观测方式写清楚API 观测就写 API 观测，不说成“用户实际看到的答案”。不同渠道不混成一张排行榜。
- 3变化不等于因果报告把“观察到的变化”和“可以归因的增量”分开陈述。
- 4内容必须真实不伪造信源，不编造评测，不做误导模型的隐蔽内容。发布之前要人工审批。
- 5支持的渠道逐个公布每个 AI 渠道先做可行性和合规评估，通过之后才写进支持清单。
常见问题
先把话说清楚
GEO 是什么？和 SEO 是什么关系？
GEO（Generative Engine Optimization）指提升品牌在 AI 回答里的可见度和准确度。它和 SEO 不冲突：公开、准确、结构清楚的内容对两者都有用。区别在于 AI 的回答没有固定名次，每次都可能不同，所以要靠采样和证据，而不是盯一个排名。
selno 和 selno GEO 是什么关系？
selno 是 AI 市场情报平台（AI Market Intelligence Platform），selno GEO 是它的第一款产品，专门解决“品牌在 AI 回答里的表现”这件事。
你们能保证品牌被 AI 推荐吗？
不能，也没有人能。selno GEO 提供的是观测、证据和可以执行的改进任务，并在复测里如实告诉你变化了什么。任何“保证排名”的说法都不可信。
支持哪些 AI 平台？
每个 AI 渠道都要先通过可行性和合规评估，才会进入支持清单。清单会随评估结果更新，预约演示时我们会给出当前的版本。
数据是怎么来的？
通过各个 AI 渠道允许的方式采样，并记录渠道、观测方式、时间和原文。从 API 得到的回答会标成 API 观测，不会写成“用户在 App 里看到的答案”。我们不绕过平台的安全限制。
怎么收费？
按订阅收费，方案之间的差别主要在品牌和项目数量、监测问题数量、观测次数和团队席位。详见定价。