Make every piece of informationthe AI's top answer
五大主流大模型天级监控,每日自动采集品牌提及与排名变化,让 GEO 增长可量化、可追踪。

并行覆盖 DeepSeek、豆包、元宝、Kimi、千问等主流大模型,持续扩展
Trusted by leading teams
领先团队的信赖之选
腾讯系产品与各行业团队,通过 Answerbit 在 AI 搜索时代保持品牌可见度优势。
超过 0 万+ 用户每天使用 AI 回答
品牌在 AI 回答里没被推荐,就等于在决策链上缺席
Answerbit 帮你把黑盒变成可量化的增长通道
The Platform
从 AI 回答采集到可见度监控、引用分析与内容优化,完整覆盖 GEO 闭环
天级自动采集各平台回答,Monitor → Analyze → Optimize 形成完整闭环
多平台大模型天级监控
每日自动并行采集豆包、元宝、DeepSeek、Kimi、千问等主流大模型回答,天级追踪品牌提及率与平均排名。
- 天级自动采集更新
- 多模型并行监控
- 品牌提及率与竞品对比
AI 回答与引用分析
逐条追溯 AI 如何描述品牌,分析高引用域名与来源文章,按主题分组查看趋势。
- 大模型回答记录
- 引用域名分析
- 分组趋势视图
GEO 内容优化引擎
基于引用洞察选择高引用范文,AI 生成优化文章,发布后持续追踪指标变化。
- AI 文章生成
- 高引用范文参考
- 持续追踪指标变化
多团队、多品牌协作管理
多团队、多品牌协作管理,统一配置品牌信息与竞品,权限与配额清晰可控,确保团队协作高效有序。
- 团队权限管理
- 多品牌配置
- 工作空间协作
Workflow
4 个步骤,形成可复用的 GEO 增长闭环
天级监控贯穿采集、洞察与优化,每日更新指标,打造可持续迭代的 GEO 增长流程。
配置监控范围
创建工作空间与品牌,添加竞品和代表品类的监控提问,划定 GEO 观测边界。
采集多模型回答
Answerbit 天级并行查询豆包、元宝、DeepSeek、Kimi 等大模型,每日结构化存储每条回答。
分析可见度差距
查看提及率、平均排名与引用来源,定位竞品优势与高引用内容机会。
优化并验证效果
在优化中心生成 GEO 文章并发布,回到概览面板持续追踪指标变化,形成增长闭环。
Customer Stories
客户怎么说
来自腾讯政企与腾讯云团队的一线实践反馈
“AnswerBit 团队最突出的能力,是他们既懂大模型技术在迭代什么,又懂品牌方到底需要什么。他们帮我们把"品牌在AI搜索里该怎么被描述"这件事,从策略想法变成了一套能落地、能验证、能持续优化的操作系统。”

GM
GM · 腾讯
“AnswerBit 在文章管理上帮我们做了很多从营销角度出发的适配,让我们真正做到了"先想清楚用户怎么问,再决定写什么、怎么发、发完怎么验证效果"。这不是一个发文工具,是一个带A/B Test的品牌内容控制台。”

Owen
市场研究专家 · 腾讯云
0
国内主流大模型平台
DeepSeek · 豆包 · 元宝 · Kimi · 千问
0万+
监控提问数
天级并行采集
<5min
首次品牌曝光
首份报告 · 后续天级更新
闭环
监控到优化
可见度增长飞轮
FAQ
常见问题
GEO(Generative Engine Optimization,生成式引擎优化)是针对 AI 搜索场景的品牌可见度优化方法。SEO 让品牌在搜索结果中排名靠前,GEO 让品牌在 AI 的回答中被推荐。越来越多用户通过 DeepSeek、豆包、Kimi 等大模型直接获取答案,品牌在 AI 推荐列表中的位置,正直接影响用户决策。
目前支持 DeepSeek、豆包、元宝、Kimi、千问 共 5 个国内主流大模型平台,并持续根据市场采用情况扩展。所有平台天级并行监控,每日自动更新,可在同一面板横向对比表现差异。
曝光效果分数综合品牌提及率、平均排名和引用质量。提及率衡量 AI 回答中提到品牌的比例;平均排名反映品牌在推荐列表中的位置(数字越小越好);引用来源追踪 AI 引用了哪些外部域名和文章。三者结合,用一个数字概括品牌在 AI 搜索中的曝光质量。
完成工作空间与品牌创建、添加监控提问后,大多数团队可在 5 分钟内获得首份可见度报告。此后系统自动按天级频率采集各平台回答,每日更新提及率、排名与引用趋势。
配置完成后,系统按天级频率自动并行采集各平台回答,无需手动触发。每日更新品牌提及率、平均排名与引用来源,您可在概览面板查看趋势变化与波动告警。
可以。在品牌配置中添加竞品后,可并排对比各品牌的提及率、平均排名和引用来源,按主题分组查看不同品类的竞争格局。