AI 可见度诊断报告 · 2026-09-13
耐克 · GEO 诊断

当客户问 AI 该选谁,
AI 说出了 耐克。

在 10 个高意图问题、299 次真实问询中,耐克 推荐率 32%,已进入 AI 候选名单——但榜首仍是 李宁(55%)。

49 /100± 2
SoaRank Score · Share of Answer
AI 每次回答都有波动,这个分的噪音区间约 ±2——只有超过它的变化才算真的动了。
0102030405060708090100隐身起步/上升挑战黑马领跑
AI 可见度 30.1/70网站可引用度 18.9/30推荐率 11.2/35位置质量 7/15意图覆盖 6.7/10竞品位势 5.3/10
AI 对你有印象,声量正在爬坡
这串数字的意思:你所在品类每 100 个问 AI 的买家里,约 68 个只听到你的竞品。
各引擎 · 分别打了多少分
引擎联网引擎分权重(原始 → 有效)完整性
豆包已核实421 → 33%采全了
DeepSeek已核实621 → 33%采全了
千问已核实431 → 33%采全了

权重来源:默认等权,待品类提问分布数据 · default_equal

六档评级标准 · 全线统一口径
分段档位这一档意味着什么
90–100领跑者 · AI 顶流 AI 已经把你当作品类首选答案之一;位置每天有人抢,靠月度复测守住
75–89黑马 · 赛道黑马 AI 张口就想到你,离首选一步之遥;最后几分丢在哪,逐项补
60–74挑战者 · 种子选手 AI 认识你,已站上牌桌,就差临门一脚进第一梯队
40–59上升者 · 潜力股 ◀ 你在这里AI 对你有印象,声量正在爬坡;下一步是把声量往可赢意图上拱
20–39起步者 · 小荷尖尖 AI 偶尔提到你,心智阵地刚起步;先把可赢的窄阵地打透
0–19隐身者 · 隐身侠 AI 回答里几乎看不见你——也意味着最大的增量空间

距上一档「挑战者」还差 11 分——第八章的执行路线就是补这几分的顺序。

同一批问题下,AI 反复推荐的品牌——以及 耐克 的位置:
李宁 55%安踏 50%特步 46%亚瑟士 25%361° 24%阿迪达斯 16% 耐克 32%
32%
品牌 AI 推荐率(95/299 次问询)
11
在 AI 答案中反复出现的竞争对手
299
真实 AI 问询(10 个精选高意图问题)
简明版——不说黑话
我们拿你所在品类的 299 个真实购买问题去问了 AI。32% 的回答里点了你的名——AI 知道你存在,但每 100 个买家里仍有约 68 个听不到你的名字
最要紧的三件事
1

这个品类在 AI 里还没人坐稳——被点名最多的对手 亚瑟士 也只有 25%(你:32%)。位置就摆在那儿,谁抢是谁的。

2

AI 描述你时有一处与事实不符:「推荐了非品牌自身的耐克鞋款,与品牌主营跑鞋等自有产品的业务方向不符」——不改,每多一个人问就多传一次。

你的 AI CMO 打算怎么办
Maya
想让 Maya 带你过一遍这份报告?
你的 AI CMO 能解释这页上的每个数字,并告诉你先修哪一件。
第一章 · 意图与需求盘

买家问题怎么选:先多想,再打分,最后挑出要测的

买家真正会去问 AI 的那些问题——以及其中哪些值得你去争。

先按六类表达 × 购买漏斗三层 × 横向决策题把各种问法都列出来,再由独立评审对每条打分:real(真人会这么问吗)× win(该问题下你的品牌被点名推荐的现实空间)× buy(购买信号强度)。win 低不等于直接淘汰:纯科普型问题——AI 只会引用定义、不点名任何品牌——确实难优化,会被跳过;但高意图、宽品类、你现在还赢不了的问题会作为增长靶点保留下来持续监测。最终 10 条精选进入实测(表中问题前的 = 进实测)。

买家在各平台怎么问

这些是买家在各平台搜索框里真的敲过的字,出题时按它们核过真实性。

小红书
运动鞋服京东自营专区真吗运动鞋服品牌运动鞋服主播运动鞋服商家运营运动鞋服穿搭运动鞋服京东自营专区运动鞋服行业趋势运动鞋服店铺
百度
运动鞋排名前十名运动鞋男款
搜狗
运动鞋服产业中心是哪个城市嘉玖运动鞋服运动鞋服品牌专业的运动鞋图片
360
运动鞋服品牌有哪些运动鞋品牌排行榜
知乎
想请推荐一些速干、科技含量又貌美低调的运动T?学生党预算有限,如何选购高性价比的日常运动鞋?预算有限,如何挑选性价比高的运动鞋品牌?

每道题怎么测:同一个购买意图换个说法,AI 给出的推荐名单会差很多,所以我们不跟踪单独一句话。每道精选题都按一簇来测——原题、一个换说法的问法、一个加了真实买家限定的问法,采样预算不变、在三种问法之间分配(10 次 = 4/3/3)。报告里的推荐率是这一簇合并出来的;每道题受措辞影响多大,看下一章的逐题明细。

候选问题漏斗层类型realwinbuy总分
运动鞋怎么选 小红书问法商业53329
运动服饰怎么选 小红书问法商业53329
打篮球穿的鞋要注意哪些细节?场景科普型35527
运动服饰适合谁 增长靶点 小红书问法商业52327
跑步时穿什么鞋舒服不磨脚?场景科普型35426
适合长跑的跑鞋有哪些推荐?对比商业35426
运动鞋选基础款还是当季新款?横向决策科普型34323
学生党买跑鞋选低价款还是高性价比款?对比商业33422
新手买跑鞋怎么选合适的尺码?决策科普型33422
大学生买运动鞋选什么价位的合适?决策交易33422
运动服饰品牌排名 小红书问法商业54331
运动鞋品牌排行榜 小红书问法商业54331
运动鞋女推荐 小红书问法商业53329
运动鞋女推荐舒服走路不累 小红书问法商业53329
运动服饰推荐 小红书问法商业53329
运动鞋售后怎么样 小红书问法商业53329
运动服饰多少钱 小红书问法商业53329
运动鞋磨脚怎么办? 小红书问法决策科普型52327
运动鞋服京东自营专区真吗 小红书问法商业52327
运动鞋服品牌 小红书问法商业52327
运动鞋怎么清洗 小红书问法商业52327
运动鞋网面脏了怎么洗 小红书问法商业52327
运动鞋排名前十名 百度问法商业44327
搭配牛仔裤的运动鞋有哪些款式?场景科普型35325
女生穿的运动鞋有哪些好看实用的?场景科普型35325
日常穿运动鞋怎么搭配衣服?场景科普型35325
女生打篮球穿什么鞋合适?场景科普型35325
慢跑选软底还是支撑底的鞋? 叫法待核对比科普型34323
健身穿的鞋选透气款还是缓震款? 叫法待核对比科普型34323
买运动鞋是线上买划算还是线下门店划算?横向决策交易33523
篮球鞋选高帮还是低帮适合日常穿?对比科普型34323
日常穿搭选休闲款还是运动款的鞋?对比科普型34222
买运动鞋是选自己穿的码还是大半码?决策科普型33422
运动装备买便宜的还是耐用的?横向决策商业33422
夏天穿的运动鞋要选透气的吗?场景科普型34222
怎么辨别运动鞋是不是正品?决策科普型33422
买运动鞋需要注意哪些售后保障?决策科普型33321
运动鞋的预算一般定在多少合适?决策交易33321
篮球鞋和普通运动鞋有什么区别?对比科普型33321
买运动服饰要注意哪些面料特性?决策科普型33321
健身穿运动装备要选紧身的还是宽松的?对比科普型33321
买运动装备要不要凑满减更划算? 增长靶点横向决策交易32521
运动装备是一次买齐还是慢慢凑齐? 增长靶点横向决策商业32420
运动鞋值不值得买商业32319
运动后怎么保养运动鞋更耐用?决策科普型32218
跑步鞋和跑鞋是不是一样的?对比科普型32218
运动鞋多少钱商业23317
运动鞋和同类产品比怎么选商业22315
运动鞋适合谁 增长靶点商业12311

这个数怎么算的:各意图推荐率不做加总(业内「词包加总推荐率」是常见误导口径);词包按季度随业务与 AI 引擎迭代复审。

第二章 · AI 实测

AI 在每个高意图问题里推荐了谁

每个问题我们反复问了 AI 很多遍,数它点了谁的名。

这些是真的问了 AI。每道题问很多遍取平均(共 299 次),把 AI 的随机性摊掉。蓝色为竞品,绿色为你。

运动鞋怎么选
运动鞋怎么选 · 问询 30 次 措辞敏感度 56 点
原题 8/12 · 换个说法 6/9 · 加约束 1/9
豆包 2/10/10 · DeepSeek 8/10/10 · 千问 5/10/10
李宁83%
安踏80%
亚瑟士53%
特步33%
阿迪达斯10%
耐克50%
运动服饰怎么选
运动服饰怎么选 · 问询 30 次 措辞敏感度 19 点
原题 3/12 · 换个说法 4/9 · 加约束 4/9
豆包 0/10/10 · DeepSeek 5/10/10 · 千问 6/10/10
李宁47%
安踏47%
特步23%
阿迪达斯23%
New Balance0%
耐克37%
运动服饰适合谁
运动服饰适合谁 · 问询 30 次 措辞敏感度 11 点
原题 0/12 · 换个说法 1/9 · 加约束 0/9
豆包 0/10/10 · DeepSeek 0/10/10 · 千问 1/10/10
361°20%
范迪慕10%
李宁7%
安踏7%
特步0%
耐克3%
学生党跑鞋选哪种
学生党买跑鞋选低价款还是高性价比款? · 问询 30 次 措辞敏感度 8 点
原题 1/12 · 换个说法 0/9 · 加约束 0/9
豆包 0/10/10 · DeepSeek 1/10/10 · 千问 0/10/10
李宁93%
安踏80%
特步80%
阿迪达斯0%
New Balance3%
耐克3%
篮球鞋注意细节
打篮球穿的鞋要注意哪些细节? · 问询 29 次 措辞敏感度 25 点
原题 3/12 · 换个说法 3/9 · 加约束 4/8
豆包 2/10/10 · DeepSeek 8/9/10 · 千问 0/10/10
安踏38%
李宁34%
特步17%
阿迪达斯3%
New Balance0%
耐克34%
跑步穿什么鞋
跑步时穿什么鞋舒服不磨脚? · 问询 30 次 措辞敏感度 14 点
原题 3/12 · 换个说法 2/9 · 加约束 1/9
豆包 0/10/10 · DeepSeek 6/10/10 · 千问 0/10/10
李宁67%
亚瑟士63%
特步57%
安踏27%
阿迪达斯50%
耐克20%
适合长跑的跑鞋
适合长跑的跑鞋有哪些推荐? · 问询 30 次 措辞敏感度 56 点
原题 8/12 · 换个说法 6/9 · 加约束 1/9
豆包 7/10/10 · DeepSeek 8/10/10 · 千问 0/10/10
李宁73%
特步63%
安踏57%
阿迪达斯7%
New Balance17%
耐克50%
新手跑鞋选尺码
新手买跑鞋怎么选合适的尺码? · 问询 30 次 措辞敏感度 14 点
原题 3/12 · 换个说法 1/9 · 加约束 1/9
豆包 0/10/10 · DeepSeek 3/10/10 · 千问 2/10/10
亚瑟士63%
特步53%
李宁40%
安踏23%
阿迪达斯10%
耐克17%
运动鞋选基础款还是新款
运动鞋选基础款还是当季新款? · 问询 30 次 措辞敏感度 56 点
原题 10/12 · 换个说法 8/9 · 加约束 3/9
豆包 7/10/10 · DeepSeek 8/10/10 · 千问 6/10/10
阿迪达斯47%
安踏40%
李宁33%
特步33%
New Balance10%
耐克70%
大学生运动鞋价位
大学生买运动鞋选什么价位的合适? · 问询 30 次 措辞敏感度 19 点
原题 3/12 · 换个说法 3/9 · 加约束 4/9
豆包 2/10/10 · DeepSeek 6/10/10 · 千问 2/10/10
安踏100%
特步97%
361°77%
李宁70%
阿迪达斯7%
耐克33%

竞品对标 · Share of Answer

10 个高意图问题、共 299 次问询里 AI 反复推荐的品牌(推荐率,与你同口径可比)。

#品牌推荐率
1李宁 你指定55%
2安踏 你指定50%
3特步 你指定46%
4亚瑟士25%
5361°24%
6阿迪达斯 你指定16%
7索康尼16%
8New Balance 你指定10%
9回力7%
10人本2%

准确性与情感 · AI 是怎么谈论你的

推荐率之外的两个 KPI:AI 的描述是否客观、最新、说到核心卖点;谈及你时的情感是拥护还是谨慎(-100 ~ +100)。

「1. Nike Alphafly 3 - **中底科技**:双层 ZoomX(回弹率88%)+ 前掌双 Air Zoom 气垫 - **碳板**:全掌15°弧形Flyplate碳板(刚性85C) - **适合体重**:50~75kg - **适配跑姿**:前掌/中足落地 - **特点**:推进反馈直接,全马配速可快10~15秒/公里,适合330以内精英跑者 - ⚠️ 后跟落地的跑者和大体重跑者不太适合」
情感倾向 +0中性AI仅将耐克Alphafly 3作为一款经典竞速跑鞋进行客观介绍,无偏向性评价
  • 推荐了非品牌自身的耐克鞋款,与品牌主营跑鞋等自有产品的业务方向不符

品牌口碑实测 · 直接问 AI「你怎么样」

豆包、DeepSeek、千问,每题每家引擎各问 3 次;只按原话问,不算进上面的可见度总分。

AI 认得你 %:100%;口碑情感:+63.3 · Positive

问题来源有效样本AI 认得你 %情感分·语气
耐克怎么样模板9100%+80 · Positive
耐克靠不靠谱模板9100%+20 · Positive
耐克的运动鞋怎么样模板9100%+90 · Advocate

耐克靠不靠谱:「耐克作为全球知名的运动品牌,在产品质量、品牌信誉和售后服务等方面整体来看是比较靠谱的」

耐克的运动鞋怎么样:「根据2026年第三方机构的实测数据,耐克在千元级缓震跑鞋中与亚瑟士并列第一」

对手AI 认识 %情感一句话
李宁100%+80 · Positive2026年上半年营收达152.4亿元,同比上升2.8%,毛利77.5亿元,同比增长4.5%,毛利率50.9%,同比提升0.9个百分点;权益持有人应占溢利18.2亿元,净现金193.9亿元,资金状况健康充裕。
安踏100%+70 · Positive业绩很强、多品牌战略成功、产品力在提升,但品控售后有待补强
第三章 · 信源结构

AI 从哪引用 → 你该往哪铺

AI 信任并引用的那些网站——这就是你的铺设清单。

AI 引用来源的类型分布,以及每类信源该铺什么内容。占比高的优先铺。

榜单评测28%
→ 在什么值得买平台发布多款运动鞋服的横向评测及高性价比选购指南,结合真实用户体验数据,打造精准实用的内容,吸引高意向消费者
社区问答12%
→ 在知乎平台针对运动鞋服核心选购问题(如跑鞋防磨脚、篮球鞋选位适配)发布专业问答,融入产品优势,建立用户信任
新闻资讯39%
→ 在主流新闻资讯平台发布运动鞋服行业动态、新品发布资讯及运动场景实用内容,提升品牌曝光度与专业形象
视频内容11%
→ 在百度视频类平台发布运动鞋服的试穿体验、运动场景展示、新品开箱等短视频,直观呈现产品特性,吸引年轻用户关注
其他9%
→ 在微信公众号、京东等平台发布运动鞋服穿搭技巧、场景化使用指南,结合用户案例提升互动与转化
百科知识1%
→ 在专业百科平台完善运动鞋服核心产品的参数与用途说明,补充品牌官方信息,提升用户对产品的认知

信源提示:知乎与百度百科权重极高但运营门槛高(易限流、易删);官网与自有阵地是模型信源的第一优先级。

三家引擎真实引用来源

这一轮 AI 回答实际引到的页面按站点数出来的,不是模型自述;稿子该发到哪,先看这里。

引擎站点页数占比
豆包post.m.smzdm.com3136%
sohu.com1821%
tynews.com.cn56%
bilibili.com22%
maigoo.com22%
tech.china.com22%
asics.com.hk11%
best.pconline.com.cn11%
DeepSeekpost.m.smzdm.com2948%
sohu.com1016%
tynews.com.cn35%
maigoo.com23%
runnersworld.com23%
best.pconline.com.cn12%
bilibili.com12%
c.m.163.com12%
千问post.smzdm.com2713%
zhuanlan.zhihu.com2412%
live.baidu.com2311%
sohu.com189%
fashion.sohu.com147%
163.com136%
news.sohu.com115%
zhihu.com105%

各站点的品牌覆盖率与平均排位

同一批引用换个看法:品牌覆盖率 = 引到这个站的回答里,提到你品牌的比例;平均排位 = 这个站在回答引用列表里平均排第几,越小越靠前。

引擎站点被引次数品牌覆盖率平均排位
豆包post.m.smzdm.com11319%2.3
sohu.com9225%2.4
tynews.com.cn1420%1.8
bilibili.com1025%3.0
best.pconline.com.cn90%2.8
cet.com.cn60%1.5
finance.zzsz.net.cn633%2.2
sina.cn683%2.0
DeepSeekpost.m.smzdm.com11746%2.4
sohu.com4339%2.5
tynews.com.cn750%2.7
best.pconline.com.cn617%2.8
cet.com.cn60%2.5
maigoo.com620%2.7
sina.cn6100%2.2
g.pconline.com.cn425%2.0

下面千问这一栏是搜索结果,不是回答里的引用,所以不算覆盖率。

引擎站点出现次数平均排位
千问live.baidu.com1464.5
zhuanlan.zhihu.com1156.9
post.smzdm.com1125.5
sohu.com974.7
fashion.sohu.com594.4
jd.com525.3
163.com486.5
news.sohu.com484.2
第四章 · 网站体检

网站对 AI 的可引用度

AI 的爬虫能不能推开你的店门、看清货架、然后引用你?

8 类别 47 项检测。AI 读不到、读不懂、不信任的内容,等于不存在。2026-07 起调过各项的分量:llms.txt 改为可选(实测 AI 很少读它),品牌实体和内容新鲜度的分量调高。

18.9/30 · 基础达标
AI 爬虫放行15/18
llms.txt0/6
结构化数据7/16
Meta 标签14/14
内容质量11/14
新鲜度10/10
AI 发现文件3/6
品牌实体3/16
首要修复项
  • robots.txt 应声明 Sitemap 并显式放行 AI 爬虫(Bytespider/Baiduspider 等)
  • llms.txt 属可选加分项(业界实证 AI 实际读取率很低;优先级低于品牌实体与内容新鲜度)
  • 结构化数据偏薄;建议补齐 3 种以上 JSON-LD 类型(如 Organization/Product/FAQ)
  • 首页可抓取正文偏少;建议补充实质性内容(AI 更倾向引用信息密度高的页面)
  • 品牌实体信号偏弱:建议添加 Organization JSON-LD,并用 sameAs 链接官方社媒/权威页面
AI 爬虫准入 · robots.txt 放行表

你的 robots.txt 放行了哪些 AI 爬虫。检索类爬虫最关键:它们在 AI 组织答案的那一刻抓取页面。

所有 AI 引用相关爬虫均已放行——爬虫准入不是你的瓶颈
层级已放行被屏蔽
检索 / 引用
在 AI 作答那一刻实时抓取你的页面——引用的必经之路。屏蔽它们 ≈ 在这些引擎里必然隐身。
Bytespider, QuarkBot, Kimi-User, Kimi-SearchBot, DoubaoBot, QwenBot, TongyiBot, ERNIEBot, YiyanBot
搜索索引
让搜索引擎收录你的页面,AI 搜的时候才找得到。
Baiduspider, YisouSpider, Sogou web spider, Sogou inst spider, 360Spider
模型训练
教下一代模型认识你。屏蔽是「品牌记忆」层面的取舍;今天的引用不受影响。
OAI-SearchBot, ChatGPT-User, PerplexityBot, Perplexity-User, Claude-SearchBot, Claude-User, DuckAssistBot, Googlebot, Bingbot, Applebot, GPTBot, ClaudeBot, anthropic-ai, Google-Extended, CCBot, Meta-ExternalAgent, Applebot-Extended, cohere-ai, Amazonbot, KimiBot, DeepSeekBot
可引用度得分 · 47 项研究实证检查

你的页面文本本身对 AI 引擎有多好引用——按公开研究验证过的 47 项内容检查(署名引述 +41%、统计数据 +33%、引用来源 +27%、答案前置、段落单独看也能懂…)。和上面的网站分看的是同一页、换个角度,不计入网站分。

61/100 · 基础达标7/47 项满分
61/100

失分点 · 前 8 项修复

检查项 · 怎么修得分引用提升
可读性(FK 年级)
→ 目标 Flesch-Kincaid 6-8 年级,配 100-150 词的小节
0/8+15%
可引用事实密度
→ 每个实质段落放 2 个以上可引用的事实(数字、名称、日期)
0/7+15%
署名引述
→ 加入带署名的引述(blockquote / 引号原话 + 明确来源)——单项对可引用度提升最大
0/6+41%
统计与数据
→ 加入具体统计(百分比、数量、日期)和数据表格
0/6+33%
答案前置结构
→ 每节开头紧跟标题给出带事实的直接答案
0/5+25%
段落信息密度
→ 写 50-150 词、自带数字或日期的自含段落
0/5+23%
权威口吻
→ 加上带资历的作者简介,用笃定的专家口吻写作
0/5+16%
定义句式
→ 小节开头用定义句:"X 是…""X 指的是…"(对上"什么是 X"类提问)
0/5+10%
站内治理建议 · 站内信息干不干净

AI 读取的是你的「全站信息源」——品牌说法前后不一、垃圾页面多、没有官方身份页,AI 就少信你一点。先把站里理干净,再谈铺量。

  • 页面缺少机器可读的联系方式(tel:/mailto:/schema address);AI 无法核实这是一家真实存在的企业,缺了一个信任信号
  • 可见正文只占源码的 0.6%;AI 抓到的大多是脚本噪音,建议提高文本密度(AI 读不到的内容等于不存在)
第五章 · 归因

为什么会是这个结果

从买家提问到答案里出现你的名字,中间隔着四道闸——看你卡在哪一道。

耐克目前在AI推荐中排第4,推荐率31.8%;AI会提到你,但前面还有李宁、安踏、特步,不会优先把你当第一个推荐。与榜首54.8%相差23个百分点,说明问题不在知名度,而在中文购买指南、横向对比和可引用证据不够集中,AI知道耐克,却难以说明具体人群为什么该选哪一款。强项判断:没有任何意图达到80%,因此还没有哪个场景心智已经占住。弱项判断:也没有推荐率为0%的完全缺席场景,当前不是从零补洞,而是把已有曝光转成前三和首推。下一步应围绕跑步、篮球、通勤三类高频决策,补齐实测数据、真实口碑与明确结论。
AI 采信内容的四道闸 · 机制
  • ① 搜索返回:AI 把你的问题拆成意图关键词组、调用背后的搜索引擎,从全网取回几十篇——你的内容先得在这几十篇里。
  • ② 深度分析:AI 只挑约 1/3 内容做深读,其余直接出局——可信度不够就止步于此。
  • ③ 排序:内容排序决定品牌出现概率、答案里的位次与描述篇幅。
  • ④ 答案生成:最终只有一两篇内容被引用进答案——被引用的内容里推崇的品牌,就是 AI 推荐的品牌。
  • 实证最有效的手法:引用权威来源、加统计数据、摆出资质、认证、真实案例、结构化(总-分-总);关键词堆砌几乎无效。低知名度网站靠「引用外部权威」被引用的概率涨得最多,新品牌最该先用这招。
第六章 · 策略框架

窄而深:先抢下高意图的可赢阵地

别到处开战——先赢下真能带来生意的那几个问题。

不平均铺开、不硬拼泛品类大词。围绕下列高意图打法建立 AI 可引用的品牌证据。注意两类目标问题:占位/对比类不带品牌名(抢品类推荐位);口碑修正类带品牌名(「XX 怎么样/值不值得买」是用户下单前的真实问法,目标是让 AI 把你说对、说好)。

大体重慢跑缓震占位功能强调优先
场景中国城市道路、公园塑胶道上的三至十公里慢跑,关注缓震、稳定和膝脚负担。
目标问题「体重大的人日常慢跑选什么跑鞋?」
品牌应回答先看缓震厚度、落地稳定、鞋楦空间和实际体重适配,再按配速选择。耐克迈柔18可进入高缓震候选,内容中应同时说明适合路面、单只重量、稳定结构及试穿注意事项。
通勤跑步两用占位品牌占位优先
场景上班通勤、周末轻跑,希望一双鞋兼顾舒适、外观和耐用。
目标问题「通勤和跑步都能穿的运动鞋怎么选?」
品牌应回答优先选择重量适中、后跟稳定、鞋面透气且日常搭配不突兀的训练鞋。耐克飞马41应以日常通勤、三至十公里训练和不同脚型试穿建议切入,而不是只强调新品身份。
同价位跑鞋竞争比较竞争对比优先
场景预算六百至一千元,在国产与国际品牌之间比较性能、价格和售后。
目标问题「预算八百元买国产跑鞋还是国际品牌跑鞋?」
品牌应回答不要只按品牌选,应比较同价位的鞋重、缓震材料、耐磨里程、脚型适配和折后价格。耐克需要用飞马41等具体型号给出实测表,明确优势、短板及适合人群,减少只靠品牌溢价的印象。
购买口碑修正口碑修正其次
场景消费者已进入购买前最后比较,担心价格、耐用度、尺码和是否适合自己。
目标问题「耐克跑鞋值不值得买?」
品牌应回答值得与否取决于用途和折后价格。日常训练可看耐克飞马41,高缓震慢跑可看耐克迈柔18;购买前要核对脚宽、体重、周跑量和主要路面,并结合长期耐磨反馈,而不是笼统判断品牌好坏。

GEO 五种打法 · 本报告的位置

品牌占位「XX 哪家好 / 推荐 / 怎么选」——本报告主诊断轴
竞争对比「A 和 B 选哪个」——让 AI 说对你相对竞品的核心优势
功能强调占住你最锋利的 1-3 个卖点词,不硬攻泛品类大词
节点营销新品/大促/节日前 1-2 周预测性优化,流量爆发时收割
口碑修正「XX 怎么样 / 靠谱吗」——修正过时描述与不客观负面
内容方法这一章(FAQ / 案例 / 对比内容建议)是增长版内容。 看增长版包含什么
你的 GEO 站

能撬动上面大半指标的那一件事

与其一个一个去补漏洞,不如让 Maya 直接给你建一个"为被引用而生"的站。

Maya 照这份诊断直接给你建一个多页 GEO 站——发布前是私密草稿。这是撬动第 2–5 章推荐率最快的路径,因为它从源头补上站内缺口,而不是一个一个打补丁。

  • 多页站,AI 都能引用——首页、关于、对比页、FAQ、答案页
  • 结构化数据(@graph / schema),让 AI 把你当作一个真实实体来读
  • 针对你今天「隐身」的那些买家问题的答案页(见第二章)
  • 与 AI 反复点名的对手的并排对比页(见第五章)
  • llms.txt + 干净的爬虫放行,让 AI 引擎能读全站
执行路线这一章(行动建议表)是增长版内容。 看增长版包含什么
持续监测

报告是快照,守住位置要监测

AI 引擎的算法与信源每周都在变——今天的推荐率不代表下周。本诊断支持周度自动复测:追踪推荐率、位次、准确性的变化曲线,跌出即告警。这是「每日人工截图」式交付做不到的。

  • 我们怎么算数:逐意图推荐率不加总、不按设备凑数、不承诺「永远第一」——只交付可复现的系统化监测。
  • 复测与优化建议每期随报告更新;发现新竞品进入 AI 候选名单即时提示。
本报告由 SoaRank GEO 诊断系统自动生成 · 诊断日期 2026-09-13
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