问题库管理
按品牌、品类、场景、竞品和用户意图组织监测问题，形成可复用资产。
博晓通 GEO 将 AI 搜索可见度拆成可持续运行的数据链路，避免只依赖临时人工测试。
围绕真实业务问题库，支持多平台、多模型、多终端和多轮问答采集。
持续跟踪曝光、推荐、引用、竞品、风险和回答内容变化。
识别品牌可见度、推荐原因、引用来源、平台差异和内容缺口。
支持任务创建、自动调度、数据回传、API 与 BI 系统集成。
按品牌、品类、场景、竞品和用户意图组织监测问题，形成可复用资产。
识别 AI 回答使用了哪些信息源，判断企业自有内容和第三方内容的影响力。
对比同类问题下品牌与竞品的出现频率、推荐顺序、描述倾向和风险点。
按日、周、月持续记录变化，为内容优化、品牌传播和管理复盘提供依据。
指标按问题、平台、终端、时间和竞品维度计算，项目启动时确认问题库、有效回答规则和统计周期。
目标品牌在有效回答中被明确提及的回答数 ÷ 有效回答总数。
判断基础可见度与问题覆盖。
品牌以建议、优选或正向候选形式出现的回答数 ÷ 有效回答总数。
区分普通提及与真实推荐。
品牌自有页面或指定权威来源被回答引用的次数 ÷ 含引用回答数。
评估内容是否进入证据链。
回答中正向、中性、负向描述按统一语义规则分类后的占比。
识别品牌声誉与错误描述风险。
竞品在同一问题集中的出现或优先推荐次数 ÷ 有效回答总数。
衡量竞争位置与内容差距。
事实错误、过期信息、错误归因、缺失限制条件等可复核问题的数量。
形成分级修正清单。
通过项目配置或 API 创建问题库、平台、终端、周期和竞品范围。
按计划采集回答、引用与时间信息，并统一实体、来源和指标口径。
按权限输出任务、回答、来源、品牌、竞品、指标和风险字段。
接入企业数据仓库或 BI，看趋势、下钻证据并触发风险提醒。
核心能力是把真实问题、AI 平台回答、品牌出现情况、引用来源和竞品表现持续采集并结构化分析。
不同终端的 AI 搜索入口、回答形式和引用展示可能不同，双端采集能更接近真实用户触达路径。
可以。通过任务创建、自动调度、数据回传和 API 接入，GEO 数据可以进入企业已有分析流程。