企业在选择中缺席
在重要的 buyer 场景中，AI 系统未提及该企业，或将其排除在 shortlist 之外。
AI Visibility
不止于打分的 AI 可见度
检查您的企业是否出现——以及如何被呈现——在与买家相关的 AI 场景中。
将观察和已确认的缺陷同假设区分开，找到可控的改动，并对结果重新验证——不作保证。
申请 AI 可见度诊断适用场景
何时需要 AI Visibility
三种 AI 驱动的 discovery 影响选择、而 visibility gap 原因尚不明确的情形。
企业呈现不准确
服务、专长、地域或差异点的描述不完整、过时或相互矛盾。
竞争对手更显眼，原因不明
需要弄清 visibility 差异所在、哪些 sources 与答案一同出现，以及哪些确实可控。
Dazoro 的工作
AI Visibility Diagnostic 提供什么
Buyer 场景、evidence 与可控性——没有 opaque score，也没有保证。
Buyer 场景地图
记录重要的 buyer 场景、市场/locale 范围、竞争对手以及观察到 discovery 的 surfaces。
可见度与呈现基线
检查 entity accuracy 与观察到的 sources，并分别编码 mention、recommendation 和 citation。
Findings 与可控性
区分 observation、direct defect、supported hypothesis 和 actionable opportunity，并记录 ownership 与控制边界。
行动计划与验证
按 owner、risk 和 rollback 对行动排序；仅在存在 material 且可控的 findings 时才提出 Sprint。
流程
AI Visibility Diagnostic 如何进行
确定 buyer 背景
确定服务、市场、locale、buyer stages 与竞争对手；在 baseline 之前冻结 scenario universe。
收集 evidence
使用相关的 first-party、vendor 与人工 observations，并各自附带 source、timestamp、method 与 limitations。
对 findings 分类
区分 observation、direct defect 与 supported hypothesis，进而构建 ownership/controllability map。
形成行动路径
针对 material 且可控的 findings，确定 owner、risk、rollback、可能的 Sprint scope 以及复验计划。
边界
范围内的内容，以及不会成为承诺的内容
包含
- buyer scenario universe 与 evidence provenance
- AI discovery observations、entity accuracy 与 source landscape
- finding taxonomy 与 ownership/controllability map
- 优先级行动计划与验证计划
不作承诺
- 保证 recommendation、排名、流量或收入
- GEO/AI SEO 技巧、prompt stuffing 或“让模型学习您的品牌”
- 虚假评价、伪造引用或默认的 link building
- 仅凭一次 before/after 观察得出的严格因果关系
方法
如何保持结果可验证
每一个结论都与 evidence、finding 类别、ownership 和复验计划相关联。
Evidence 保持可追溯
Observations 保留其 references、surface、timestamp、geo/locale、method 以及明确的 limitations。
观察不等于原因
Direct defect、supported hypothesis 和 outcome signal 始终是独立的结论类别。
变化会被重新验证
我们重复兼容的 frozen core，并连同 volatility 和 limitations 一并报告观察到的变化。
下一步
想知道您的企业在哪些地方可见——以及真正可以改变什么吗？
描述您的市场、服务和关键 buyer scenarios。我们从 Diagnostic 开始：在作出任何承诺之前先确定 scope、evidence 与 limitations。