几个月前，当我们开始帮客户做GEO优化时，发现最大的瓶颈是效率问题。团队每天要花3-4小时在不同AI平台间手动查询、记录答案，一份简单的竞品分析报告就需要两天时间。更麻烦的是，人工记录难免有疏漏，而且难以追踪历史变化。
当时我们面临三个具体问题：
1、无法快速判断哪些关键词值得优化
2、难以量化GEO效果
3、找不到高效的监测方法
有一次给客户做月度汇报时，对方问了一个很直接的问题：\"我们投入这些资源做GEO，到底带来了多少实际曝光？\"那一刻我意识到，没有数据支撑的GEO服务很难持续。
于是我们决定自己研发一个GEO分析工具。
第一个突破是关键词语义分析功能。
第二个重要功能是SOV（渗透率）监测。
最近新增的内容溯源功能尤其受客户欢迎。
工具开发过程中最让我意外的是，原本以为大家最关心的是技术参数，实际上客户更看重的是如何将数据转化为具体的优化动作。
所以我们最近计划在工具里加入了策略建议模块，会根据监测结果自动给出内容优化方向。
这个工具现在已经成为我们服务的重要支撑。不过我更看重的是，它让我们的GEO服务专业度提高了很大一个纬度，从低效的人工操作上升到了数据驱动。
有时候深夜看着工具自动生成的监测报告，会想起刚开始手动记录时的狼狈，这种进步感很实在。
好的工具应该源于真实的业务场景，而不是技术人员的想象。
（篇幅有限有所删减，全文及工具见上图）
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当时我们面临三个具体问题：
1、无法快速判断哪些关键词值得优化
2、难以量化GEO效果
3、找不到高效的监测方法
有一次给客户做月度汇报时，对方问了一个很直接的问题：\"我们投入这些资源做GEO，到底带来了多少实际曝光？\"那一刻我意识到，没有数据支撑的GEO服务很难持续。
于是我们决定自己研发一个GEO分析工具。
第一个突破是关键词语义分析功能。
第二个重要功能是SOV（渗透率）监测。
最近新增的内容溯源功能尤其受客户欢迎。
工具开发过程中最让我意外的是，原本以为大家最关心的是技术参数，实际上客户更看重的是如何将数据转化为具体的优化动作。
所以我们最近计划在工具里加入了策略建议模块，会根据监测结果自动给出内容优化方向。
这个工具现在已经成为我们服务的重要支撑。不过我更看重的是，它让我们的GEO服务专业度提高了很大一个纬度，从低效的人工操作上升到了数据驱动。
有时候深夜看着工具自动生成的监测报告，会想起刚开始手动记录时的狼狈，这种进步感很实在。
好的工具应该源于真实的业务场景，而不是技术人员的想象。
（篇幅有限有所删减，全文及工具见上图）
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