只回答方法，没有任何供应商名单
用户在问“怎么办”，AI 只给步骤、工具类型或判断建议。这说明本轮回答尚未形成真正的供应商比较。没有品牌名字，不等于丢失了一个有效推荐席位。 应进一步测试用户进入选型阶段时会怎么问。
B2B 选型场景
B2B 客户问 AI 时根本不提你的品牌，怎么办？
采购人员可能不会直接问“显迹怎么样”，也不会先输入某家供应商的名字。他更常描述自己的工作：我们的产品很复杂，应该找什么解决方案？同类服务商怎么比较？哪些公司更适合这个场景？
如果 AI 能解释需求，却没有把你的企业带进讨论，不能马上认定是“曝光不够”。先要弄清楚：用户究竟在问解决方法，还是在选择供应商？AI 有没有形成候选名单？你的产品与场景有什么公开可验证的联系？
先看清三种不同的缺席
列出了企业，但没有你
这才值得进入候选观察。先确认名单是否属于你实际经营的品类，名单中是否混杂媒体、平台、通用工具或其他不同性质的对象，再确认该问题是否属于企业真正想争取的客户场景。
提到了你，却不清楚什么时候应该选择你
品牌被点名不等于具备采购理由。AI 可能复述了官网介绍，却说不清服务边界、适用客户、交付结果和验证方式。这时应优先核对事实，而不是追求出现次数。
一个 B2B 企业需要准备哪些可核对的信息？
不是把“值得信赖”“行业领先”写得更大，而是让使用者能够具体判断：
- 你具体做什么
- 产品或服务的准确定义、交付内容
- 适合什么场景
- 目标客户、具体问题、适用条件
- 为什么适合
- 能力边界、已验证的差异、可比较事实
- 有什么依据
- 可核实的产品说明、案例、独立来源
- 如何验证效果
- 验收标准、使用结果或复测方式
这些是待核查的内容方向，不是 AI 未推荐某家企业的已证明原因。要先看实际回答和检索来源，再选择改哪一项。
显迹怎么帮助你确认问题？
显迹的 AURA 会围绕品牌、品类和实际采购问题进行测评，保存可核对的模型回答及有效证据。诊断后，企业可以看到：
认知：AI 是否能找到并正确识别企业；
理解：AI 的表述与企业确认的业务事实是否一致；
候选：有效选型回答是否形成名单、名单中有没有企业；
下一步：哪些缺口可以形成改进任务，哪些仍需要进一步核查。
完成修改后，再以尽可能可比的题组和采样条件观察变化。页面增加、AI 提及或一次候选入选，都不能单独证明 GEO 已经成功。
适合从这里开始的企业
如果你的产品需要向客户解释、比较、验证，且客户经常通过问题寻找解决方案，那么比起先采购一批文章，先确认 AI 如何理解你的购买场景可能更合适。
AURA 当前可通过显迹网站入口申请。内容建设是否必要、采用什么方式，应根据本次证据和企业已确认的事实判断。