关于我
炫番，GEO 诊断顾问
我是炫番，一名 GEO 诊断顾问，专注帮助中小企业提升在豆包、DeepSeek、Kimi、通义等 AI 搜索中的被提及、被引用和被推荐概率。
我不写个人头衔，只公开判断标准、实测记录和做事方式。你判断的是方法是否可靠，而不是名头是否好看。
判断标准公开
五个维度、评分逻辑、优先级规则全部写在方法论页。你可以逐条核对，而不是只听结论。
实测记录公开
用同一套问题集在豆包、DeepSeek、Kimi、通义上复测，每次结果都可回溯、可复现。
先诊断，后优化
不承诺「保证被 AI 推荐」，只承诺给出可验证的问题清单和可执行的优化顺序。
我的 GEO 学习板块（8 个方向）
这 8 个方向对应诊断与优化的全流程，每一项都在持续更新。
01 GEO 基础与 AI 搜索原理已系统学习
理解大模型如何检索、召回、抽取与生成答案，弄清 GEO 的作用边界在哪里。
用于：决定诊断的整体框架与提问方式
02 官网 AI 可读性持续实践
研究 AI 爬虫的抓取规则、渲染方式与访问限制，判断官网能否被抓到。
用于：诊断维度一
03 结构化数据与 Schema持续实践
掌握 Organization、Service、FAQPage 等 Schema 的字段规范与校验方法。
用于：诊断维度二
04 内容可抽取性持续实践
研究什么样的句子容易被 AI 摘取引用，把营销文案改写成可引用短句。
用于：诊断维度三
05 外部信源一致性正在学习
梳理外部平台的实体对齐逻辑，让各平台对企业的描述保持一致。
用于：诊断维度四
06 竞品 AI 提及对比持续实践
建立统一问题集与实测方法，把竞品和自身放进同一批提问里对照。
用于：诊断维度五
07 GEO 诊断工具与报告持续实践
搭建自动化扫描脚本与报告模板，让诊断过程可复核、结论可追溯。
用于：诊断流程与报告输出
08 优化建议与效果监测正在学习
把诊断结论转成可执行动作，并用复测问题集衡量优化前后差异。
用于：优化建议清单与复测方案
我正在做的事：用自己的官网做第一个 GEO 实验
在给客户做诊断之前，我先把自己的官网当成第一个样本，完整走一遍诊断与优化流程。
- 把本官网按五维度标准自查，并公开诊断结论。
- 在豆包、DeepSeek、Kimi、通义上记录改造前的提及情况。
- 按优先级矩阵执行优化，再记录改造后的提及变化。
- 把改造前后的对照过程整理成公开案例，供你判断我的方法是否靠谱。
我的原则是：先在自己身上验证，再对外提供服务。我提供的是诊断方法和执行路径，不是承诺结果。