监测提问
监测提问用于模拟用户在 AI 平台中的真实搜索和决策场景。提问越贴近业务场景，报告越容易转化为内容优化动作。
好的监测提问应满足四个条件：
- 真实：像用户会直接问 AI 的话，不像内部报表字段。
- 单一：每个问题只表达一个主要意图。
- 可比较：同一批问题能让目标品牌和竞品被放在相近场景下比较。
- 可行动：回答结果能指导后续补充内容、信源或知识资产。
不要为了让品牌被命中而把所有问题都写成品牌定向问题。GEO 监测需要同时观察“品牌被问到时是否准确”和“用户没点名时是否会被推荐”。
推荐提问类型
Section titled “推荐提问类型”用于判断 AI 是否知道品牌，以及描述是否准确。
示例：
- 某某品牌怎么样？
- 某某品牌是做什么的？
- 某某品牌适合哪些用户？
用于判断品牌是否进入 AI 推荐列表。
示例：
- 适合中小企业的 GEO 工具有哪些？
- 新能源车家用怎么选？
- 企业做 AI 搜索优化应该选什么工具？
用于观察目标品牌与竞品的排序和描述差异。
示例：
- A 和 B 哪个更适合企业使用？
- A、B、C 三个品牌怎么选？
- A 相比 B 的优势和不足是什么？
用于模拟用户临近转化时的问题。
示例：
- 预算有限时应该选哪个品牌？
- 哪个方案性价比更高？
- 第一次采购这类工具应该注意什么？
用于观察 AI 是否会提到负面信息、使用门槛、售后风险或常见误解。
示例：
- 使用某类工具有哪些坑？
- 某某品牌售后怎么样？
- 选择这类产品最容易踩什么雷？
- 用真实用户语言，不要写成内部术语。
- 每个问题只表达一个意图。
- 保留一部分泛化问题，用来观察自然推荐概率。
- 保留一部分品牌名问题，用来观察品牌描述准确性。
- 提问中不要堆太多条件，否则不同平台回答可比性会下降。
- 对长期监测问题保持稳定，不要频繁改动核心题库。
首次建立题库时，可以参考以下比例：
- 30% 场景推荐问题：观察自然推荐概率。
- 25% 竞品对比问题：观察排序、优势和劣势描述。
- 20% 品牌认知问题：检查品牌信息是否准确。
- 15% 购买决策问题：模拟转化前咨询。
- 10% 风险与售后问题：观察负面和疑虑表达。
不同行业可以调整比例。强决策行业可以增加对比和购买问题，品牌认知较弱的新品牌可以增加场景推荐问题。
题库不是一次性配置。建议定期维护：
- 删除重复、过宽或无法行动的问题。
- 增加销售、客服和真实用户经常提出的问题。
- 保留一组长期不变的核心问题，用于趋势对比。
- 活动期可以新增临时问题，但不要替换核心题库。
- 新增产品线或新竞品时，补充对应问题。
如果提问过于宽泛，可能很难命中目标品牌。如果提问过于品牌定向，又无法观察自然推荐能力。建议两类问题都保留。
如果某些问题长期没有引用链接，不一定代表采集失败。部分 AI 平台会直接生成答案，不展示可识别引用。此时应结合回答正文和平台特性判断。