GEO BRAND QUESTIONS
GEO 品牌问题生成器：搭一套监测词库
想知道你的企业在 AI 眼里存不存在，靠问一两句是测不出来的——模型回答有随机性，碰巧提到或碰巧没提到都不说明问题。正确做法是用一批固定问题反复测，看被提及的比例。这个工具围绕你的品牌和行业，生成一份可直接当监测词库用的中文问题清单，并按「离成交有多远」标好优先级。
约需 15-30 秒。每个访客每天 5 次免费额度（全站 AI 工具合计 500 次/天，用完即止）。结果缓存 7 天。清单由内置中文模板库打底（保证覆盖度），AI 补充品牌专属问题（保证贴切度）；AI 不可用时会自动降级交付，这次不占额度。
正在生成监测清单…
优先级是怎么定的
不是按问题数量堆出来的，是按离成交有多近排的：
| 级别 | 包含类别 | 为什么是这个级别 |
|---|---|---|
| P0 | 推荐与选型、价格与成本 | 用户正在找供应商、在比价。这是最接近成交的位置，被竞品抢走最亏，必须优先监测 |
| P1 | 对比与判断、资质与信任、使用与维护 | 决定用户是否把你放进候选名单，以及买后口碑 |
| P2 | 认知与科普 | 量最大、离成交最远，用来铺覆盖面与曝光，适合用少量长文统一承接 |
怎么用它做监测
- 先砍到能执行的规模。全量清单可能上百条，每周都测不现实。先挑 P0 全部 + P1 各选几条，凑 20-30 条，作为你的固定词库。
- 在四个引擎里各问一遍。豆包、腾讯元宝、Kimi、微信搜一搜 AI——同一个问题在不同引擎里的引用来源池不一样，要分开记。
- 每条约记录四件事：是否被提及、AI 引用了哪些来源、信息是否准确、竞品出现了几次。点上面的「生成监测表模板」可以直接拿到表头。
- 看比例，不看单点。某一次没被提及说明不了什么；「30 个问题里有几个提到我」这个比例的变化趋势，才是有效信号。
- 发现问题后按三层排查：AI 完全没提（引用层）→ 官网内容 AI 读不懂（内容层）→ 第三方平台口径不一致（来源层）。可用 GEO 网站分析排查内容层，用 AI 爬虫抓取验证排查抓取层。
为什么用「本地模板 + AI 补全」的混合方式：纯 AI 生成的问题是飘的——每次结果都不一样，而且容易漏掉某个类别；纯模板又不够贴你的行业。所以底层用内置的中文问题模板库保证六类齐全、结构稳定，AI 只负责补充行业特有和品牌专属的问题。即便 AI 临时不可用，清单依然是完整可用的。
常见问题
为什么要生成这么多问题？少问几个不行吗？
模型回答有随机性，单点结论不可靠。用一批问题重复测，看的是「在多少个问题上被提及」的比例，比问一两次准确得多。20-40 条是比较合适的规模。
带品牌名的问题测出来有意义吗？
有意义，但两类问题看的东西不同。带品牌名的问题测的是认知与信息准确度；不带品牌名的问题测的是能否挤进推荐名单——后者商业价值更高，也更能反映真实的 GEO 效果。所以清单里两类都保留了。
和「AI 提示词模拟」工具有什么区别？
提示词模拟围绕一个关键词，用来做内容选题（该写什么）；品牌问题生成器围绕一个企业，用来做效果追踪（现在被提到了吗）。两个工具配合用：先用提示词模拟想清选题，再用这份清单验证效果。
清单里的问题会重复吗？
不会。AI 生成的问题会和内置模板库做去重合并（按问题文本归一化后比对），最终按类别去重输出。
设计与来源说明：本工具的功能设计参考自 SEO 技术流博客的《GEO 品牌问题生成器》。中文问题模板库、P0/P1/P2 优先级规则与「本地模板兜底 + AI 补全」的混合生成方式为本站重新设计，界面与代码均为本站独立实现。感谢原作者公开分享思路。若原作者认为署名方式需要调整，欢迎联系我。