客户在问 AI，竞品被推荐了
用户问“哪家公司适合我”“谁做过类似案例”，AI 推荐了别人，却没有提到你。
把你的好，翻译给 AI
显迹 seenji 官网
显迹是面向 AI 搜索时代的企业可见度与获客 Agent，帮助企业在用户问 AI 时被看见、被理解、被推荐。
过去客户找企业靠搜索，现在客户可能直接问 AI。很多企业明明有产品、有案例、有能力，却没有进入 AI 的答案和推荐名单。尤其是产品复杂、需要被解释和比较的企业，这个问题更为突出。
用户问“哪家公司适合我”“谁做过类似案例”，AI 推荐了别人，却没有提到你。
你的官网、案例、产品资料和公开报道没有形成统一表达，AI 可能把你说得过时、片面，甚至完全说错。
只有自我介绍不够。AI 更需要清楚的事实、可验证的案例、外部来源和持续一致的内容信号。
显迹不是只告诉你“AI 有没有提到你”，而是继续帮你重构 AI 应该如何理解你，并把它变成可发布、可引用、可复测的内容资产。
通过 12 道测评问题与多平台采样，记录 AI 原始回答、企业事实对照和有效选型候选观察，形成有证据支持的改进任务与复测基线。
显迹团队借助 Agent 工作流完成用户问题推演、竞品关系分析、品牌事实重构、内容资产生成和效果复测。
把分散的官网信息、案例、产品资料和公开表达，整理成 AI 更容易理解、验证和引用的事实系统。
每家企业的资料、诊断结果、内容资产和复测记录独立管理。显迹复用工作流能力，不复用客户的专属打法。
品牌难被记住，不是内容太少的问题，而是市场位置、核心事实和价值关系还没被清楚组织起来。显迹从这里开始。
判断企业真正需要解决的认知问题：是新品类没人懂，还是能力没被看见；是产品和公司没绑定，还是行业已热但品牌尚未占位。
把企业材料、公开信息和客户证据拆开，区分哪些已经成立、哪些需要确认、哪些可以成为外部理解的依据。
把企业放回行业变化中，看市场正在形成什么问题、同类玩家如何被理解、企业应该进入哪个更清晰的位置。
在事实和语境之上，生成一句可反复使用的品牌定义：是什么、不是什么、价值从哪里来。
梳理公司、产品、能力、场景、客户价值之间的关系，让外部理解企业时不再只看到孤立信息。
判断这套逻辑如何被客户理解、被媒体引用、被行业讨论、被 AI 摘取，形成可持续复述的路径。
把核心定义、事实依据和边界表达与客户确认，让叙事逻辑既准确，也能长期使用。
最终形成的不是一组表达，而是企业被理解、被区分、被引用和被记住的底层逻辑。
AURA 先判断 AI 有没有看见你、怎么描述你、推荐了谁，再决定要补哪些事实和内容。
显迹不只告诉你问题在哪里，还会继续做事实重构、内容资产建设、第三方证据补强和复测。
每个客户都有独立知识库，沉淀自己的品牌事实、用户问题、竞品关系和复测结果。
显迹复用的是脱敏后的工作流能力，不把你的案例、话术和业务打法拿去给同行使用。
AI 提到品牌、列举工具和真正进入供应商候选名单不是同一回事。显迹解释为什么 GEO 推荐度应先判断问题意图、名单性质和有效观察范围。
GEO优化AI 可见度报告给一个分数还不够。这轮观察了多少次、失败几次、哪些维度没测——这三个数字决定了报告能不能验收。显迹（seenji）的诊断方法与真实案例。
GEO优化B2B买家正在把选型、对比和初筛交给AI。显迹用AURA框架，把心智可得性理论翻译成AI时代可验证的B2B品牌可见度标准。