提問地圖建構
從你的 ICP、銷售對話與競品定位出發，建構 1,000+ 組高購買意圖目標提問，依漏斗階段與商業價值分級 — 這是整個審計的座標系。
Gartner 預測：2026 年傳統搜尋量下降 25%，流向 AI 助理
服務 · BOFU 入門產品30 天，看見你在
AI 搜尋裡的真實位置
你的買家已經在問 ChatGPT「該選哪一家」— 你知道答案裡有沒有你嗎？GEO 審計在 30 天內完整盤點你的品牌在六大 AI 引擎的可見度與引用缺口，交付一份可直接執行的優先級路線圖。
固定 30 天交期 · 具名交付物 · 路線圖可自行執行，不綁長約
tenten-geo — audit-baseline（示意）
$ tenten geo audit --brand 你的品牌 --day 30
✓ 提問地圖 1,000+ 組 · 六引擎掃描完成
引擎 基線引用率 缺席提問
ChatGPT 12.4% 214 組
Perplexity 9.8% 236 組
AI Overviews 7.1% 257 組
Gemini 5.3% 268 組
Claude 4.6% 271 組
Copilot 3.9% 278 組
→ 缺口矩陣已產出：120 組高購買意圖提問無對應內容
* 圖中數據為示意 — 你的審計報告將以實際掃描結果呈現。
你會發現什麼
三個你現在答不出來、但買家已經在問的問題
審計不是健檢報告，而是一份進攻地圖：每一個發現都直接對應一個可執行的行動。
01
哪些高購買意圖提問，你缺席了
我們建構 1,000+ 組目標提問地圖，逐題掃描六大引擎，找出買家問「該選哪一家」「有什麼推薦」時，AI 答案裡沒有你的每一題 — 並依 Pipeline 價值排序。
02
競品為何被引用、引用了什麼來源
拆解 AI 引擎引用了競品的哪些頁面、哪些第三方來源 — 評測網站、社群討論、媒體報導 — 還原它們進入答案的完整路徑，讓你知道該複製什麼、超越什麼。
03
內容與技術結構的缺口
Schema 標記、實體一致性、llms.txt 配置、可爬取性 — 找出讓 AI 引擎「讀不懂你」的結構性問題。很多品牌不是內容不好，而是 AI 根本無法正確理解它。
30 天時程表
四週，從零可見度數據到可執行路線圖
固定交期、固定節奏、固定交付物 — 每一週你都知道我們在做什麼、會拿到什麼。
六引擎掃描與競品引用分析
在 ChatGPT、Perplexity、AI Overviews、Gemini、Claude、Copilot 逐題掃描，記錄每一次引用、每一個被引用的來源，建立你與競品的可見度基線。
內容缺口矩陣
將掃描結果交叉比對你既有的內容資產，產出「提問 × 內容 × 引用狀態」矩陣 — 標出哪些頁面改寫即可進入答案、哪些提問需要全新內容。
優先級路線圖交付會議
90 分鐘交付會議：基線報告、缺口矩陣、依 Pipeline 影響力排序的行動路線圖。具體到頁面層級 — 你的團隊隔天就能開始執行。
交付物清單
五份具名交付物，不是一份 PDF 結案報告
每一份交付物都是可持續使用的工作資產 — 審計結束後，它們仍是你內容團隊的日常工具。
交付物 01示意
提問地圖
1,000+ 組目標提問，依購買意圖、漏斗階段與 Pipeline 價值分級 — 你的 GEO 戰場座標系。
question-map.csv
「中小企業 HR 系統推薦？」 BOFU · P0
「{競品} 的替代方案有哪些？」 BOFU · P0
「績效考核制度怎麼設計？」 MOFU · P1
交付物 02示意
AI 可見度基線報告
六大引擎的引用率與答案佔有率基線 — 之後每一次迭代的成效，都以這份基線衡量。
visibility-baseline.pdf
ChatGPT 12.4% · Perplexity 9.8%
AI Overviews 7.1% · Gemini 5.3%
BOFU 提問答案佔有率：4.2%
交付物 03示意
競品引用分析
誰被引用、被引用了什麼來源、為什麼 — 還原競品進入 AI 答案的路徑與弱點。
competitor-citations.pdf
競品 A ← G2 評測 + 自有比較頁 ×8
競品 B ← 第三方媒體開箱 ×14
你的品牌 ← 被引用來源 0（缺口）
交付物 04示意
內容缺口矩陣
「提問 × 內容資產 × 引用狀態」交叉矩陣 — 一眼看出該改寫什麼、該新建什麼。
content-gap-matrix.xlsx
120 組高意圖提問 → 無對應內容
84% 既有內容未達 citation-ready
37 頁 → 改寫即可進入答案
交付物 05示意
優先級路線圖
依 Pipeline 影響力排序、具體到頁面層級的行動清單 — 可直接執行，不需要再開一次會解讀。
priority-roadmap.pdf
P0 ×12：BOFU 比較頁改寫（W1–W3）
P1 ×26：Schema 與實體一致性修補
P2 ×41：MOFU 內容新建佇列
* 示意圖中的數據（120 組提問、84% 未達 citation-ready 等）為示意，實際數據以你的掃描結果為準。
審計實例 · B2B SaaS · HR Tech
一次審計，找出 200+ 組缺席提問
這家 HR Tech 團隊原以為自己「SEO 做得不錯」。審計發現：在 200+ 組高購買意圖提問中，AI 答案完全沒有他們 — 而競品靠 14 篇第三方評測佔據了推薦位。依路線圖執行 6 個月後，他們成為 ChatGPT 與 Perplexity「人資系統推薦」類提問的常駐答案。
閱讀完整案例 →+312%
AI 引擎引用次數（6 個月）
40+
月增 Inbound Demo
200+
審計找出的缺席提問
審計之後
路線圖在手，三條路都通
審計是獨立有價值的產品，不是綁約的誘餌。拿到路線圖之後，怎麼走由你決定。
01
自己執行
路線圖具體到頁面層級與優先順序，你的內容與工程團隊可以直接照做 — 不需要續約、不需要我們在場。這是我們敢給的承諾，因為審計本身就值回票價。
03
啟動 GEO 內容引擎
驗證通過後，路線圖直接餵入內容引擎：實體建構、結構化資料、可引用的原創數據與觀點，配合 3 週改寫迴圈持續迭代 — 把審計的發現變成可預測的成長曲線。
了解 GEO 內容引擎 →常見問題
決定之前，先把這幾題問清楚
診斷是 30 分鐘的快照：我們現場掃描你在六大引擎的可見度，當場交付結果 — 適合判斷「問題有多大」。審計是 30 天的完整工程：1,000+ 組提問地圖、競品引用分析、內容缺口矩陣與優先級路線圖 — 適合決定「該怎麼打」。建議先約診斷，看完快照再決定要不要做完整審計。
單次查詢只是一個樣本：AI 的回答會因提問措辭、時間點與使用者脈絡而改變，今天查到的結果明天可能就不同。審計用 1,000+ 組提問做系統化掃描，建立可重複比較的基線 — 這是判斷趨勢與量化成效的前提，單次手動查詢無法取代。如果你還在釐清基本概念，可以先讀我們的定義文章。
什麼是 GEO（生成式引擎優化）？ →總計約 3–4 小時：一次 kickoff 會議（對齊 ICP、競品與目標提問方向）、網站與分析工具的唯讀權限，以及 W4 的 90 分鐘交付會議。其餘的掃描、分析與文件產出全部由我們完成 — 不會佔用你團隊的開發排程。
不用。路線圖具體到頁面與優先級層級，你的團隊完全可以自行執行 — 這是審計設計的前提。多數客戶選擇續約進入 90 天驗證期，是因為看完基線報告後想要每週引用追蹤與專職執行 — 但那是你看完數據後的選擇，不是合約綁定。
對比自建：要做出同等深度的掃描，你需要一位內容策略師加一位工程師，花數個月自建提問庫與追蹤工具 — 人力成本遠超過審計定價，而且做完就過時了。我們的定價完全透明，審計是三層方案中的入門層，你可以直接對比自建成本再決定。
查看透明定價 →還不確定需不需要完整審計？
先用 30 分鐘診斷確認 — 我們現場掃描你在六大 AI 引擎的可見度快照，當場告訴你問題有多大、值不值得做完整審計。不合作，快照也歸你。
無需準備任何資料 · 診斷快照當場交付 · 固定 30 天交期