OranGEO 榜单
基于真实买家问题扫描的 AI 可见度榜单
公开展示品牌是否出现在 AI 买家答案里、附近出现哪些竞品、哪些来源影响了答案。当前从酒店科技的一个公开发布开始,后续会扩展为跨行业榜单。
跨行业榜单预览
这个公开榜单会覆盖软件、金融、消费品、旅行、零售等大家熟悉的品牌类别。酒店科技是第一批已测量发布;这些示例行展示未来每个类目拥有完整评分队列后的形态。
Apple
消费电子
评测角度
产品推荐类问题
Stripe
金融服务
评测角度
支付与银行对比
Notion
B2B 软件
评测角度
软件短名单问题
Nike
时尚与服饰
评测角度
消费者发现类问题
Booking.com
旅行与酒店
评测角度
旅行规划问题
当前发布
酒店科技 AI 可见度排行榜
当前公开发布刻意保持小范围:酒店科技、美国英语、全部 AI 引擎、当前发布。其他行业和市场会在可比扫描完成后进入排名。
浏览榜单
已发布:酒店科技 / 美国英语。其他行业和市场会先展示待发布队列,等扫描完成后再公开排名。
大行业
用大行业保持导航清晰,后续 SEO 页面增加时也不会乱
细分类目
旅行规划、酒店运营和预订决策。
只有可比队列完整后才公开分数
当前 酒店科技 品牌发布视图
酒店科技公开基准
完整扫描品牌优先排名,已检测品牌按竞品相邻信号排序。
发布摘要
酒店科技
一个小范围公开发布:1 个完整排名品牌,以及用于后续扫描的已检测竞品队列。
71/75
条答案提到上榜品牌
75
条 AI 答案已审核
已检测竞品队列
这些品牌出现在当前酒店科技发布的 AI 答案附近。
Mews
酒店运营云
43
信号
Little Hotelier
小型酒店管理软件
37
信号
Oracle OPERA
企业级酒店管理系统
30
信号
SiteMinder
预订与渠道管理
22
信号
Guesty
物业与房源管理
17
信号
申请上榜
允许品牌申请收录,同时不削弱排行榜可信度
后台可以高度自动化,但公开分数仍需要经过资格规则和发布审核。这样既能形成增长闭环,又不会把榜单变成随便自助认领的页面。
1. 候选
品牌可以通过主动申请、后台导入,或在 AI 答案中出现在上榜品牌附近而进入队列。
2. 排队扫描
公开任何分数之前,品牌会先绑定到固定类目队列、市场、语言和 AI 引擎范围。
3. 符合排名资格
只有可比扫描通过样本量、问题队列和品牌直指问题规则后,才会解锁分数。
4. 公开发布
后台确认发布、品牌素材、TDK、结构化数据、sitemap 和 llms.txt 更新后再上线。
自动生成草稿
Snapshot 可以自动生成发布草稿、已检测队列、品牌页、Schema、标题和描述。
公开分数前审核
人工审核能防止单次扫描、错误 logo、错误分类或有争议的结论直接变成公开排名。
按发布节奏更新
每周或每月发布会更可信,也能持续产生新的 SEO/GEO 页面。
证据
分数只有和证据放在一起才有意义
OranGEO 会把来源轨迹和竞品相邻信号放在榜单旁边,让团队看到到底是什么在影响 AI 答案。
AI 引擎覆盖
来源影响
竞品相邻
AI 平台维度
追踪 AI 使用场景,而不只是模型名称
平台筛选应该跟随用户真实获得答案的地方:聊天助手、AI 搜索场景,以及未来的电商助手。单平台排名会等到该平台拥有完整可比队列后再公开。
基准视图
全部 AI 引擎
当前公开发布的聚合视图。
问答助手
ChatGPT
核心助手场景。
Gemini
核心助手场景。
Claude
建议纳入下一次发布覆盖。
Grok
接近社交场景的答案入口。
DeepSeek
国际化 AI 助手场景。
AI 搜索场景
Perplexity
带可见来源轨迹的答案引擎。
Google AI Mode
对公开榜单可比性很重要的搜索场景。
Google AI Overviews
搜索结果页级别的 AI 可见度场景。
Copilot
Microsoft / Bing 答案场景。
电商场景
ChatGPT Shopping
适合产品和零售类目成熟后纳入。
Amazon Rufus
电商专用 AI 助手。
公开基准模式
公开榜单通常会把 AI 平台与行业、国家和时间一起作为筛选项,让访客不离开榜单上下文就能比较类目结果。
我们的默认策略
在每个单平台视图拥有完整可比队列前,公开排名默认使用全部 AI 引擎。
术语
使用 AI 场景而不只是“引擎”,因为 Google AI Overviews、AI Mode、Perplexity 和购物助手更像搜索场景,而不只是聊天模型。
更新模型
自动生成草稿,审核后公开发布
Snapshot 和监测运行可以自动完成数据工作,但公开排名应以审核后的发布形式上线。等重复可比扫描积累后,同一套系统可以加入排名变化、来源变化和类目页面。
1. 扫描
把完成的 Snapshot 或监测运行导入为发布草稿,并绑定类目、市场和 AI 平台。
2. 验证
检查问题队列、样本量、品牌素材、重复品牌,以及该扫描是否符合公开评分资格。
3. 发布
把审核通过的发布推到公开榜单,生成品牌页,更新 sitemap,并输出结构化数据。
评分资格
不要用太小或带品牌偏见的问题集给分
榜单只有在样本量足够、品牌直指问题与类目问题分开、每个品牌都用同一队列测量时,才公开分数。
最低样本量
30+ 条答案
单次小扫描不公开给分。小扫描可以作为已检测证据展示,但不作为排名。
品牌直指问题
排除
类目排行榜不应把 pricing、review 等已经包含品牌名的问题计入分数。
可比队列
必须
每个上榜品牌必须在同一市场、AI 引擎集合和问题队列下测量。
问题披露
已审核
公开页可以展示问题类型和样本量;完整问题列表保留在发布审计记录里。
合格类目问题类型
这些类型足够建立公开信任,同时不会泄露或过度绑定具体问题列表。
方法论
足够透明以建立信任,足够简单以便传播
当前试点分数是 75 条样本 AI 答案中的出现率。等同一队列里每个品牌都完成可比扫描后,可以引入更丰富的综合评分。
已启用
答案出现率
试点分数等于品牌提及数除以样本答案数。当前发布示例:71 / 75 = 94.7%。
已启用
AI 引擎覆盖
检查品牌可见度是否能覆盖 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Grok 和 DeepSeek。
证据
来源轨迹
被引用域名说明哪些页面和发布方可能影响了 AI 答案。
证据
竞品相邻
附近出现的品牌会单独追踪,避免把候选品牌误当作已排名赢家。
下一步
排名变化
只有重复发布使用同一固定队列后,排名变化才有意义。
合格问题集
类目排名使用发现、对比、评估和替代方案问题。品牌直指问题可以支持证据页,但不应抬高主榜单分数。
最低样本量
单个问题不应产生公开分数。小规模运行可以保留为已检测信号;排名分数需要足够多的答案检查才可信。
可比队列
只有品牌处在同一行业、市场、语言、AI 引擎集合和问题队列下,才分配公开分数。
更新记录
这个榜单面向周期性发布:当前分数、排名变化、来源变化和新增排名类目。
行业体系
先大行业,再细分类目页面
公开榜单应该像目录一样扩展:用大行业导航,用细分类目承载排名页、SEO 页面和未来 AI 引用。
旅行与酒店
旅行规划、酒店运营和预订决策。
酒店科技
B2B 软件评估
旅行与酒店
目的地、预订和运营商选择
软件与科技
SaaS、网络安全、IT 服务和技术市场。
B2B 软件
SaaS 发现与供应商筛选
邮件营销
SaaS 发现与工具对比
网络安全
企业风险驱动的供应商评估
IT 咨询
企业服务筛选
半导体
技术供应商和市场研究
金融服务
消费金融、支付、信用卡和保险类目。
金融
消费者与中小企业对比
信用卡
消费金融对比
健康保险
信任驱动的方案对比
消费与零售
购物、电子产品、时尚、商超和家居用品。
消费电子
产品研究与推荐
时尚与服饰
风格发现与品牌考虑
电商与零售
品类与店铺对比
家具
家居购买与品牌对比
连锁商超
零售便利性与价格对比
媒体与餐饮
娱乐订阅和日常消费选择。
流媒体服务
订阅对比与娱乐发现
快餐
本地与生活方式推荐
医疗与生命科学
医疗、制药和药房可见度。
制药
高信任医疗发现
药房
零售健康与便利性对比
工业与 B2B
制造、能源、汽车供应商和专业服务。
航空航天
工业与国防供应商研究
汽车零部件
零部件研究与零售商对比
包装
B2B 供应商发现
可再生能源
能源供应商和市场研究
咨询
专业服务评估