自家基线：先拿自己开刀
卖 GEO 的公司，自己被 AI 怎么描述，是最该公开的一组数。
这一页记录 ProofReach 自己在主流 AI 引擎中的表现，用的是与交付客户完全相同的方法。我们不承诺任何引擎的推荐结果——包括对我们自己。我们能承诺的是：方法公开、数据从第一天记起、难看的数也照样贴出来。
测量方法
| 项目 | 口径 |
|---|---|
| 问题集 | 固定 20 条，分四类：品类词（企业 GEO 服务哪家好、GEO 诊断公司推荐等）、出海场景（中国企业做海外 AI 搜索优化找谁）、品牌词（ProofReach 是什么、ProofReach 和 DOO 是什么关系）、竞品同框题。问题集变更会在本页注明。 |
| 引擎范围 | ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、DeepSeek、豆包、Kimi、通义，共 8 个。 |
| 采样 | 每条问题在每个引擎采样 3 次，取实际出现的回答统计，避免单次随机结果误导。 |
| 记录指标 | 是否提及 ProofReach、提及位置、是否引用 proofreach.cn、引用源 TOP3、回答中的事实错误。 |
| 复测节奏 | 每月一次，结果按月追加在本页，不覆盖历史。 |
基线记录
第 0 期（上线基线）：本站上线首日执行第一轮实测，结果将于实测完成后贴在本页。在此之前，本站不公布任何提及率或引用份额数字。
说明：新站上线初期，被提及与被引用的大概率是零或接近零——这正是基线的意义：先把“从零开始”如实记下，后面每一个百分点的变化才有出处。
为什么公开
- 客户最难判断的，是服务商自己做得怎么样。把自己的数摆出来，省去互相试探。
- “明确效果”如果指的是保证被 AI 推荐，那是没人能诚实兑现的承诺；如果指的是可逐月对账的数据，这就是。
- 我们对客户的报告方法，与对自己的完全一致——包括采样次数、指标口径与不挑数据的规则。