关于大衍智联
检查并改善：AI 在回答客户提问时，是怎么描述你的
客户不再只翻搜索结果页。
他们直接问 AI：这个行业哪家靠谱、我这种情况该选什么。
AI 会给一份候选名单——这份名单是怎么形成的、里面有没有你、提的是谁，大部分公司没看过。
我们做什么
「生成式引擎优化（GEO）」是个术语，说白了就一件事： 客户问 AI「这个行业选哪家」的时候，看它提不提你、说得对不对，然后据此调整。
先测量
把你放进客户真会问的问题里，跑一遍各家 AI，把每一条原始回答逐条留档——正文、时间戳、平台。不是截图，截图没法复算。
看依据
不是猜 AI 喜欢什么，而是看它实际引用了哪些内容、哪几篇被反复引用。判断有出处，不靠经验之谈。
据此调整
按测量结果改内容和信源。下一轮用同一套问题复测——问题不变，才看得出变化是来自我们改的，还是来自模型自己升级了。
我们的边界
这几条我们写在前面，省得您问到才发现。
不承诺排名和曝光
没有任何人能担保 AI 会怎么说。我们给您的是可核验的现状——测了哪些 AI、问了什么、它怎么答的，全部留档。
不做伪造和操纵
只基于真实内容和公开引用记录做调整。不投喂假信源、不做批量水军式的内容伪造——那类做法短期可能有效，代价是品牌名声。
先测量，再动手
优化的第一步是测量，不是改内容。没看清 AI 现在怎么说你就开始改，等于闭着眼调——我们不做那种事。
先看我们自己那份
我们把 AI 怎么看我们自己，原样公开了。数据不好看 —— 我们年轻，名字又被同名的学术实体占着。 但一份不敢公开自己数据的诊断，也就不值得您信。
12/12
问「我们是谁」，AI 会提到我们
8/12
其中真的答对是我们
0/9
问「GEO 服务商推荐」，我们不在候选里
口径：4 个模型 × 23 个问题，2026-09 实测。原始回答逐条留档，可以被人拿原始记录重新算一遍。
由创始人直接负责 —— 20 多年企业软件开发经验。
测量过程由多模型测试工作流完成，关键结论人工复核。
我们不堆人头。这套测量方法本身，才是交付质量稳定的原因。
AI 驱动数字化，服务中小企业。
我们相信，AI 带来的效率不该只属于预算充足的大公司。
大衍智联把 AI 用在测量、分析和内容调整这些具体环节上， 让中小企业也用得起、看得懂、能验证。