通过系统实验：
评估品牌在AI搜索中的被推荐概率（P_AI）。
验证地域品牌权重对推荐概率的影响。
为GEO优化和AEO优化提供可量化指标。
为客户提供 品牌实体优化策略和内容优化方案。
构建 50–100条典型问题，覆盖：
产品类别
地域需求
使用场景
品牌比较
示例：
“Best electric toothbrush brands in Chicago”
“Top sonic toothbrush suppliers in Texas”
“FDA certified toothbrush brands near Los Angeles”
适用AI系统：
ChatGPT
Perplexity AI
Google Gemini
实验流程：
输入测试问题
记录AI推荐品牌列表
记录每个品牌出现顺序和频次
标记是否有地域信息匹配
记录每个品牌被推荐次数
统计地域匹配频率
计算 品牌推荐概率：
P_{AI}(Brand_i) = \frac{\text{Brand_i被推荐次数}}{\text{总测试次数}}
统计表格示例：
| 品牌 | 出现次数 | 推荐概率 | GEO匹配次数 | GEO匹配概率 |
|---|---|---|---|---|
| Brand A | 35 | 0.35 | 30 | 0.30 |
| Brand B | 20 | 0.20 | 18 | 0.18 |
| Brand C | 10 | 0.10 | 5 | 0.05 |
计算地域品牌权重：
Li=品牌在目标地域出现次数总测试次数L_i = \frac{\text{品牌在目标地域出现次数}}{\text{总测试次数}}
与总品牌权重结合：
Btotal=wFF+wII+wLL+wPP+wKKB_{total} = w_F F + w_I I + w_L L + w_P P + w_K K
验证地域品牌内容对推荐概率的提升效果。
根据实验数据给出优化方案：
品牌实体优化
增加品牌出现频率
丰富产品属性
完善技术/认证信息
地域品牌内容优化
国家/州/城市内容页面
地域关键词嵌入
地域推荐列表
知识内容矩阵优化
FAQ问答
产品对比
技术文章
AI推荐触发优化
制作推荐列表内容
增加AI问答内容覆盖
强化行业知识关联
分析维度：
品牌出现频率 vs 推荐概率
地域匹配 vs 推荐概率
产品属性完整度 vs 推荐概率
知识内容丰富度 vs 推荐概率
可视化工具：
条形图、热力图、雷达图
预测模型曲线
输出指标：
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| P_AI | AI推荐概率 |
| B_total | 品牌总权重 |
| L_geo | 地域品牌权重 |
| S_match | 语义匹配评分 |
| C_struct | 内容结构评分 |
综合评分表：
| 品牌 | P_AI | B_total | L_geo | S_match | C_struct |
|---|---|---|---|---|---|
| Brand A | 0.35 | 85 | 30 | 90 | 80 |
| Brand B | 0.20 | 70 | 18 | 85 | 75 |
| Brand C | 0.10 | 60 | 5 | 80 | 70 |
将 高分品牌作为首推内容
针对目标地区优化地域内容
构建 品牌+产品+地域+知识内容矩阵
定期复测 P_AI，动态优化内容
形成闭环：实验 → 分析 → 优化 → 再实验
体系可拓展：
增加AI搜索系统
增加产品类型
增加使用场景
核心价值：
量化品牌被推荐概率
验证地域品牌权重
支撑AI搜索优化策略落地
