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AI 回答探针

按使用场景实测模型会不会提到、推荐、引用你：配置模型、跑 D/K 探针、冻结词表复测、校准与 Agent 接入

页面 GEO（Schema、llms.txt、启发式评分）回答「模型能不能读到你」。回答探针真正去问模型：点名后认不认识，未点名会不会提到、推荐、引用你。每次结果都能打开原文。

不要把认知率、提及率、推荐率、引用率合成一个「AI 可见性总分」。口径见 探针口径。

场景一览

你想做的事入口结果
先接上能提问的模型设置 → 模型配置探针能发出请求
看站点最近三率站点详情 AI 回答实测 卡片提及 / 推荐 / 引用（不是页面分）
测「点名后认不认识」GEO 优化 → 回答探针 → 域名认知认知率（D 协议）
测「中性问题会不会提起你」同一页，填不含品牌名的关键词提及 / 推荐 / 引用率（K 协议）
修完页面后再比一次保存监测词表 → 同条件复测同一分母上的百分点变化
对照消费级搜索页Perplexity 校准公开页校准记录；ChatGPT 需登录，暂不支持
让 Cursor / Claude 代跑快速开始 的 MCP 工具历史、词表、复测

路径：/zh/dashboard/sites/{id}/geo-optimization?tab=answer-probe

场景 1：配置提问用的模型

探针走你账号里已启用的模型，不会在缺会话时偷偷用环境变量里的 DeepSeek。

  1. 打开 Dashboard → 设置，切到 模型配置
  2. 启用至少一个可用 Provider（OpenAI / 通义 / DeepSeek，取决于套餐）
  3. 若要把费用记在自己账户上：打开 Vercel AI Gateway（自带 Key），填入 AI Gateway API Key 并启用。默认地址是 https://ai-gateway.vercel.sh/v1。

一个 Gateway Key 就能调 OpenAI / Anthropic / Gemini / DeepSeek 等，不需要再单独接 OpenRouter。探针费用走你的 Vercel 账户，不占用 SoloKit 套餐闸门。平台环境变量：AI_GATEWAY_API_KEY。

没有启用任何模型时，D/K 按钮会失败。配好后再进站点跑探针。

场景 2：进入回答探针

任选一条路：

  1. 站点详情概览 → 点击 AI 回答实测 卡片（标题下是「提及 / 推荐 / 引用」）
  2. 或打开站点 GEO 优化，切到 Tab 回答探针

页面上方四个药丸：

指标来自哪次提问问的是什么
认知率D：域名认知（点名）提示里只有域名，模型能不能复述这个站
提及率K：关键词选型（未点名）中性词回答里有没有品牌或官网
推荐率K是否被明确当作首选 / 建议方案
引用率K回答里的 URL 是否命中官网域名

页面 GEO 的「AI 可见性」是输入侧就绪度，和这四率不是同一件事。

场景 3：测域名认知（D）

适合：刚上线、改了品牌介绍、或想确认模型「被点名后」能不能说清你是谁。

  1. 域名认知（点名） 输入框会预填站点主机名（去掉 www.）
  2. 需要时可改成要测的域名，例如 seo.solokit.run
  3. 点击 运行认知探针（约 30–90 秒）
  4. 展开历史记录，核对每个模型的 认知 标签和原始回答

提示里只有域名，没有关键词。被点名能复述 ≠ 用户问中性问题时会提起你。

场景 4：测关键词选型（K）

适合：想知道「GEO 优化平台」这类中性需求下，模型会不会提到、推荐、引用你。

  1. 在 关键词选型（未点名） 填一个不含品牌名的词，例如 GEO 优化平台（不要写 SoloKit）
  2. 点击 运行关键词探针
  3. 展开记录，分别看提及 / 推荐 / 引用，以及原文里的 URL

含品牌名的词会被监测词表排除，不计入 K 的分母。只被点名、没有推荐时，推荐率必须是 0。

示例（协议，不是排行榜）：GEO Insights 的 K 词用「GEO 优化平台」「AI 搜索可见性监测」，而不是品牌名。

场景 5：冻结监测词表，同条件复测

适合：改了 Schema / FAQ / 正文之后，要证明「同一批问题」变了多少个百分点。

  1. 在 监测词表（冻结后复测） 填写（每行一条）：
    • 品牌别名：正式名、简称、英文名
    • 监测关键词：中性词，不要含品牌；最多 8 个
    • 竞品：名称 | 域名，例如 NiubiGEO | niubigeo.com
  2. 需要日报时勾选 每日自动复测（约 UTC 04:00，北京时间 12:00）
  3. 点击 保存词表
  4. 改完站点内容后，点 同条件复测：会按冻结域名跑一次 D，再对每个启用关键词跑 K

对比用百分点（pp），并保留上一轮原文。换了关键词再跑，不能和上一轮直接比。

别名最多 12 个，竞品最多 12 个。

场景 6：Perplexity 校准（可选）

适合：想对照消费级搜索页，而不只是 Provider API。

  1. 先填一个 K 关键词，或词表里已有关键词
  2. 点击 Perplexity 校准
  3. 历史里 来源 会标出校准记录

ChatGPT 消费级界面需要登录，当前返回 login_required，界面不提供该按钮。消费级份额（Profound / Peec 一类）也不是本页的 API 探针。

场景 7：读历史、原文和「命中已发布内容」

  1. 在 历史记录 点开一条 run
  2. 看该次四率和每个模型的 mention / recommendation / citation
  3. 阅读截断后的 原始回答（最多约 4000 字）
  4. 若有 命中已发布内容：引用 URL 与你在分发渠道回填的 published_url 一致（exact / canonical）

来源 可能是手动、同条件复测或定时任务。引用率看官网域名是否出现在回答 URL 里；内容回写才说明「发出去的这篇稿」被用上了。

场景 8：用 Agent / MCP 代跑

接入方式见 快速开始。探针相关工具：

工具权限场景
list_geo_probesread拉历史和最新四率
run_geo_probewrite跑一次 D 或 K
get_geo_watchsetread读冻结词表
retest_geo_watchsetwrite按词表复测

示例：

列出站点 2 的 GEO 回答探针，分别报认知率和推荐率，不要合成总分。
用中性词「GEO 优化平台」跑一次 keyword_discovery。
按冻结词表复测站点 2。

REST：GET/POST /api/public/geo-probes，词表与复测见 OpenAPI 的 GEO Probes。

不要这样做

  • 把页面 GEO 分和探针四率加权成一个总分
  • 用带品牌名的词当 K 的分母
  • 把「认识你」当成「会推荐你」
  • 把公开 案例页 上的协议示例当成线上实测排行榜

下一步：读 探针口径，或回到站点把输入侧页面修好，再复测输出侧。