Make Your Brand the Answer.
搜索正在从「链接」进入「答案」。当用户直接向 AI 提问「哪个品牌更值得买？」——AI 给出的每一个答案，都可能成为一次品牌选择。
DQRX GEO 持续监测 AI 如何理解你的品牌，找到品牌与竞争对手之间的差距， 并将 AI 数据转化为可执行的品牌优化策略。
THE SHIFT
传统搜索
AI 搜索
过去，品牌争夺搜索结果。
现在，品牌开始争夺 AI 答案。
AI 答案智能
DQRX 将每一次 AI 回答拆解为可量化的数据——提及、位次、心智、引用。
“2026 年男士传明酸精华应该怎么选？”
AI 引用的信源
品牌提及
Mention
68.4%
推荐位次
Position
第 1 位
AI 心智份额
Share of AI Voice
21.8%
正向评价
Sentiment
86.2%
引用覆盖
Citation
73.2%
以上为演示数据（Illustrative Sample Data）
8D 引擎
一次探测，解析 AI 如何理解你的品牌。
品牌是否进入 AI 答案？
品牌出现在推荐列表的第几位？
品牌占据多少 AI 心智份额？
AI 用什么语气描述你的品牌？
AI 正在引用哪些信源？
AI 把你归类到哪个定位与场景？
AI 在同一答案中推荐了谁？
AI 讲述了怎样的品牌故事？
品牌智能概览
所有数据均为演示数据，仅用于演示产品形态。
品牌：诗物集·行业：美妆护肤
AI 可见度
Visibility
68.4%
↑ 12.8
AI 心智份额
Share of Voice
21.8%
↑ 5.4
平均推荐位次
Position
2.4
↑ 0.7
正向评价
Sentiment
86.2%
↑ 3.2
AI 可见度趋势
近 30 天 · 全部模型
模型表现
| 模型 | AI 可见度 | 推荐位次 | 正向评价 | 引用覆盖 |
|---|---|---|---|---|
| 豆包 | 72.1% | 1.8 | 91% | 68% |
| 元宝 | 70.2% | 2.3 | 87% | 66% |
| Kimi | 69.8% | 2.1 | 88% | 72% |
| 通义千问 | 67.5% | 2.7 | 82% | 64% |
| DeepSeek | 64.3% | 2.6 | 84% | 61% |
| 文心 | 65.4% | 3 | 81% | 59% |
AI 答案空间
当用户向 AI 提问时，谁正在被推荐？
用户意图矩阵
演示数据| 用户意图 | 品牌 A | 品牌 B | 品牌 C | 你的品牌 |
|---|---|---|---|---|
| 男士精华推荐 | 1 | 3 | 6 | 4 |
| 敏感肌精华 | 2 | 8 | 1 | 6 |
| 提亮精华 | 1 | 2 | 7 | 5 |
| 抗老精华 | 3 | 5 | 4 | 2 |
| 平价精华 | 4 | 1 | 3 | 7 |
| 油皮精华 | 5 | 6 | 2 | 8 |
数值 = 该意图下 AI 答案中的平均推荐位次（演示数据）
找到竞争对手已经占据的答案空间。
发现仍然没有品牌占据的 AI 机会。
引用智能
Why AI Says This —— 从「AI 说了什么」，追溯到「AI 为什么这么说」。
品牌官网
brand-site.cn
某行业媒体
industry-media.cn
成分测评平台
ingredient-lab.cn
用户评价聚合
reviews.aggregate
百科资料
wiki-reference.org
皮肤科学研究
derm-research.io
品牌知识图谱
Your Brand Has a Knowledge Layer —— 悬停节点查看实体详情（演示数据）。
让品牌从网页中的一段文字，
成为 AI 可以理解、关联和验证的结构化实体。
数据 → 关系 → 知识 → AI 理解。 每个实体携带类型、来源、更新时间与可信度—— 让 AI 的每一次引用都可追溯到可验证的事实。
内容智能
Content Intelligence · Intent → Gap → Strategy → Content → Citation
不是为了生产更多内容。
而是从 AI 的答案反向推导： 品牌应该写什么、为什么写、写给谁、发布在哪里。
最终，让内容成为更有价值的 AI 信源。
GEO 优化闭环
It is an Optimization Loop —— 探测、诊断、优化、验证，持续循环。
探测DETECT
持续向主流 AI 模型发出品牌相关探测
诊断DIAGNOSE
定位可见度、信源与叙事的缺口
优化OPTIMIZE
执行内容与信源优化
验证VERIFY
重新验证 AI 表现，进入下一轮循环
让每一次优化，
都被下一轮 AI 数据验证。
六大智能能力
六种能力构成一个完整的品牌智能闭环。
01
持续测量品牌在主流 AI 答案中的出现频率与位置变化。
多模型覆盖
One Intelligence Layer. Multiple AI Engines.
不同 AI，可能拥有不同的知识来源、检索方式与回答逻辑。
DQRX 将这些分散的 AI 结果，统一纳入品牌智能分析体系。
平台体验
无需维护复杂基础设施，无需组建庞大的 AI 团队。
Zero Deployment
无需嵌入代码或接入 SDK，诊断从提交品牌名开始。
Automated Workflow
探测、解析、报告全部自动运行，按周期交付。
Collaborative Workspace
市场、产品与内容团队在同一数据视图下工作。
Compounding Intelligence
每一轮探测都在累积品牌的历史基线与趋势。
DQRX 将复杂的 AI 探测、分析与优化流程， 封装为可直接使用的品牌智能平台。
服务模式
同一平台能力底座，不同交付形态——SaaS 订阅轻量起步、私有化部署满足合规、全链路托管解放团队。
SaaS Subscription
￥5000 / 年起
开箱即用，适合成长型企业快速验证 AI 可见度。
Private Deployment
￥50,000 起
数据隔离、独立部署，适配金融、医疗、政企等高合规行业。
Full-service GEO
￥30,000 / 季度起
专业 GEO 团队全流程运营，适合无专职 GEO 团队的中大型企业。
DQRX DNA
DATA · QUERY · RESEARCH · X
从数据出发，向未知探索。
From Data to the Unknown.
D
数据
DATA
数据告诉我们已经知道什么。
Data tells us what we know.
Q
提问
QUERY
问题告诉我们应该寻找什么。
Query tells us what to ask.
R
研究
RESEARCH
研究帮助我们理解发现了什么。
Research tells us what we discover.
X
未知
THE UNKNOWN
X，代表那些尚未被发现的答案。
X represents what remains unknown.
DQRX · 从数据出发，向未知探索。
研究洞察
GEO 行业研究 · AI 搜索趋势 · 品牌可见度 · 大模型认知 · 竞品分析 · 信源研究
Don't Just Rank. Become the Answer.
当用户开始向 AI 提问，品牌需要的不只是更多曝光。
而是：被 AI 看见，被 AI 理解，被 AI 推荐。
无需部署 · 无需复杂配置