客户

客户案例（诚实版）

我们还在公测，暂时没有具名的客户证言——我们也绝不会编造。今天能拿出来的是：在线上产品上做的自我实验，以及来自真实公测扫描的匿名化模式，每一条都明确标注。

自我实验——我们自己的产品

用 RankedByAI 扫描 RankedByAI

问题: 我们是新品类（「AI 可见度监测」）里的新 SaaS。当有人问 AI 助手「有什么工具能查 AI 会不会推荐某家商家」时，我们自己会出现在答案里吗？
我们做了什么: 我们在生产系统上跑自己的每周监测——和客户拿到的 Monitor 套餐一模一样。扫描在三条通道上采样本品类的买家问题，并跟踪哪些竞争对手与我们同框出现。
目前进展: 本站的公开演示看板就是这份真实、持续更新的扫描——不是摆拍数据。它还驱动着我们自己的路线图：扫描的引用缺口分析告诉我们该先写哪些对比页和科普页（其中几篇已经上线）。

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匿名化公测扫描——本地服务业

一家本地服务商发现自己是「隐形」的

问题: 公测扫描中的典型模式：一家口碑不错、搜索排名也稳的本地商家（管道维修、牙科、律所之类），AI 可见度却是 F——所有采样问题里零提及，而两三家竞争对手被反复推荐。
我们做了什么: 扫描的竞争对手提取功能精确展示 AI 点名了哪些对手、回答引用了哪些来源（目录站、点评网站、本地媒体）。处方引擎随后列出这家商家缺少的具体页面和内容。
目前进展: 诊断本身就是产品：老板拿到的不是猜测，而是一份按优先级排列的引用缺口清单——他所在城市的 AI 回答实际引用的第三方页面和站内内容。下方的示例报告用真实扫描数据展示了这一报告格式。

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自我实验——内容策略

验证定向页面能否改变 AI 的回答

问题: GEO 的核心承诺是：对的内容能改变 AI 的推荐。在让客户相信这一点之前，我们先拿自己做实验。
我们做了什么: 基于自己的引用缺口数据，我们发布了定向的科普页和对比页，然后让每周监测闭环在后续扫描中测量提及率的变化——正是 Optimize 套餐里那套修复验证闭环。
目前进展: 这个实验正在进行，数字会公布在这里——哪怕不好看也照发。我们宁可展示一条真实的慢曲线，也不画一根编出来的曲棍球杆。

下一个故事可能就是你的

如果你在公测期间使用 RankedByAI，并且它帮你发现（或修复）了 AI 可见度缺口，我们非常乐意讲述你的故事——在获得你许可的前提下具名展示，或按你的意愿匿名。把你的发现发到 support@zalize.com。

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