MAXLAKER 迈思蓝

GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION

L3 · 生产力与增长SaaS 云端

MAXLAKER AIGEO迈思蓝 GEO 智能平台

生成式引擎优化智能平台

13 大

生成式引擎监控

13 Engines

AI 可见度持续监测

SaaS

多租户 SaaS 服务

API 调用示例
AI 可见度监控 · 13 大引擎
品牌 MAXLAKER · 本周快照
提及 58 引用 42 情感 正向
推荐率 31% ↑ 8% 优于竞品 +12%
→ 策略建议已生成,A/B 实验待开启
13 引擎监控中 · 快照已更新 · 建议 3 条
引用监控内容实验效果归因

产品定位

MAXLAKER AIGEO 是面向品牌、代理商和增长团队的生成式引擎优化(GEO)SaaS 平台:持续追踪品牌在 ChatGPT、豆包、DeepSeek 等主流生成式引擎中的提及、引用、情感与推荐表现,围绕内容和品牌信息开展优化实验,再以 ROI、GMV 贡献和证据快照衡量 AI 渠道价值,让品牌在大模型回答中被看见、被理解并持续获得增长。

面向品牌市场、内容运营、代理商与增长团队,GEO 把品牌在 ChatGPT、豆包、DeepSeek 等生成式引擎中的提及、引用和推荐表现集中监测。团队可以先建立基线,再围绕内容与品牌信息做实验,最后用归因报告判断 AI 渠道是否带来真实业务价值。

13 大引擎监控

持续采样主流国内外生成式引擎中的品牌提及、引用、情感与推荐结果,可见度变化一屏掌握。

优化有实验

围绕品牌信息与内容版本开展 A/B 实验,结合六维引用友好性评分,用数据验证哪种表达更容易被 AI 理解和引用。

回报可归因

将 AI 引用、访问与业务结果关联起来,输出 ROI、GMV 贡献和证据快照,帮助团队判断投入产出。

核心能力

从“被看见”到“可增长”:GEO 将引用监控、可见性诊断、内容实验、效果归因与渠道经营连成闭环,让团队知道品牌当前表现、下一步该优化什么,以及优化是否带来可量化回报。

AI 引用监控

1

监控对象

配置品牌、竞品、产品与重点问题,明确要观察的 AI 回答场景。

2

多引擎采样

适配 13 大生成式引擎,按计划执行查询并保留每次采样结果。

3

指标追踪

持续观察提及、引用、情感、推荐率与竞品差异,定位品牌表现变化。

4

快照与看板

沉淀历史快照和趋势看板,为后续内容实验与策略复盘提供基线。

围绕品牌、竞品与目标问题建立可持续的 AI 引用监控任务,把一次性查询变成可比较、可追踪的品牌可见度数据。

可见性诊断(SOA)

聚合品牌提及、引用、情感和竞品差异,建立可对比的基线快照,并给出下一步内容与策略建议。

内容与实验

保存内容基线和版本变化,执行 A/B 实验与引用友好性审计,验证标题、事实、结构和来源表达。

价值归因

基于访问、线索或交易等业务信号计算 AI 渠道贡献,形成 ROI/GMV 报告和可复核证据快照。

渠道经营

按客户管理线索、试用、续约和健康度,帮助代理商把一次审计转化为持续服务机会。

分销与计费

统一处理 SaaS 订阅、订单与支付,并记录佣金台账、提现申请和代理商等级。

工作方式与交付路径

  1. 步骤 1

    监控

    设置品牌、竞品和重点问题,持续追踪 13 大引擎中的提及、引用和推荐变化。

  2. 步骤 2

    实验

    通过 SOA 诊断建立内容基线,设计 A/B 版本并观察引用友好性变化,验证优化方向。

  3. 步骤 3

    归因

    将 AI 可见度、访问、线索或交易数据关联起来,计算 AI 引流的 ROI/GMV 贡献。

  4. 步骤 4

    变现

    把报告交付、订阅计费、客户续约和分销激励连接起来,形成可持续经营闭环。

业务场景与应用方式

品牌 AI 可见度提升

从品牌基线诊断开始,持续实验内容表达并衡量商业结果,提升在 AI 回答中被理解和推荐的概率。

新品上市 AI 口碑

新品上市前统一品牌事实与产品信息,监控 AI 对新品的认知,及时发现并纠正偏差。

代理商多渠道经营

为多个客户批量建立监控与报告,贯通线索、试用、续约和分润全流程。

部署、计费与交付

部署形态

SaaS 云端

纯 SaaS 多租户平台,即开即用;品牌方可以管理多个项目与成员,代理商可以按客户分级运营,系统覆盖管理员、渠道代理商、企业客户、操作员与访客五类角色,并提供中英双语界面。

需要规划具体部署方案?欢迎联系架构团队,结合企业环境获取实施建议。

预约演示 →

计费与版本

SaaS 订阅Stripe 订阅计费:用量事件、订单 / 发票 / 支付
免费审计访客可免费使用品牌 AI 可见度审计
分销激励佣金台账、提现申请、代理商等级

在四层架构中的位置

L1 · 基座与连接

L2 · 核心大脑与资产

L3 · 生产力与增长

当前位置

L4 · 无限延伸

企业采购常见问题

GEO 是什么?

GEO 即生成式引擎优化:随着用户越来越多地从大模型(ChatGPT、豆包、DeepSeek 等)获取答案,GEO 帮助企业让品牌在 AI 生成的回答中被提及与推荐。

GEO 与 SEO 有什么区别?

SEO 优化传统搜索结果页的排名;GEO 优化 AI 生成答案中的品牌可见性。两者目标不同、方法不同,AI 时代企业需要两者兼顾。

MAXLAKER AIGEO 平台提供什么?

提供端到端全链路:13 大引擎引用监控、品牌可见性诊断、A/B 内容优化实验(含友好性评分)、价值归因(ROI)与报告证据,系统提升品牌在大模型回答中的被推荐概率。

哪些客户适合使用?

希望被大模型用户找到的品牌方,以及服务多家客户的渠道代理商;平台为多租户架构,支持代理商分级经营与分销激励。

效果如何衡量?

平台监控品牌在主流大模型中的引用与提及情况,并通过价值归因计算 AI 引流带来的商业回报,以可量化报告呈现优化效果。

让 AI 成为企业的增长引擎

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