见完客户、过完报告，被问得最多的一句是：「这些数字，你们怎么来的？」
这是个该问的问题。AI 给的答案每次都不完全一样，今天问和明天问会有差别，问法换一种也会有差别。一份写着「你家酒店在豆包里的首推率 18%」的报告，如果说不清这个 18% 怎么算出来的，那它就只是一个数字。
这篇把这件事讲清楚：一份报告从开始到交到你手上，中间发生了什么。
一、先定问题集，这一步决定了后面全部
我们不会拿一套通用问题去问所有酒店。
问题集按你家的客群来定。商旅、亲子、婚宴、会议，这几类客人问 AI 的方式差很远。一家以会议为主的城市酒店，如果拿「带小孩住哪里好」去测，测出来的结果跟生意没有关系。
每一份问题集里会有两种问题：
不带品牌名的，比如「广州珠江新城附近有哪些适合开会的五星酒店」。这类问题测的是你会不会被想起来。AI 列出三到五家，你在不在里面。
带品牌名的，比如「XX 酒店怎么样」。这类问题测的是 AI 讲你的时候讲得对不对。
两种问题回答的是两件不同的事，缺一件，报告就是偏的。
二、九个引擎，同一批问题，同一个时间窗
国内六个：豆包、通义千问、文心一言、腾讯元宝、Kimi、DeepSeek。国际三个：ChatGPT、Gemini、Perplexity。
国际那三个走我们在香港的检索服务器，拿到的是真实网络环境下的回答，不经过第三方转述。
关键在「同一个时间窗」。九个引擎必须在相近的时间跑完同一批问题，答案之间才有可比性。隔了一周再补测的那一家，数据是不能跟其他八家放在同一张表上比的。
三、每一条回答，记四件事
有没有提到你、排第几、说了什么、引了谁的资料。
前三件比较直觉。第四件最容易被忽略，也最有用。
AI 说你家有 328 间客房，这句话它是从哪看到的？是官网，是携程的页面，还是一篇三年前的攻略？知道了信源，才知道该去改哪里。官网写对了但 AI 引的是旧攻略，跟官网本身就写错了，这两种情况的处理办法完全不同。
到 2026 年 9 月 10 日为止，这套流程累计跑了 360 次完整审计、23,234 条模型回答、32,310 条引用记录，覆盖 44 个酒店品牌。
四、逐条比对，然后给动作
把 AI 说的和事实对一遍：房型、房量、位置、餐厅数量、设施、价格区间。对不上的逐条列出来，标明是哪个引擎、哪一句、错在哪。
比对完之后还有一步，这一步是报告和「一份数据」的分界线：每一条后面配一个单店这周就能动手的动作。
我们很清楚酒店的实际状况。官网多数时候在集团手上，单店改不了。所以动作是分层的：官网能动的走官网；官网动不了的，看 OTA 后台那几个字段；OTA 也动不了的，还有内容这一条路可以走。给出去的动作，是你这一层的人真的能执行的。
五、报告之后：一句话诊断，和把内容做出来
报告不是终点。
报告最上面是一句话。 这家店现在最该先处理的是什么，一句讲完。底下才是完整的分项建议，按优先级排下来，每一条都对应上面第四节说的那种可执行动作。给 GM 看的是那一句，给执行的人看的是底下那份。
知道该补什么之后，下一步是把内容做出来。 平台里有一个内容生成的模块，按你家的实际资料生成适合被 AI 引用的内容：结构清楚、事实明确、每个说法找得到出处。单店没有内容团队也跑得动，写出来的东西 MarCom 拿去改一改就能用。
这两件事加起来，报告才不只是一份「知道自己有问题」的文件。
六、我们怎么跟你合作
有三件事想先说清楚，省得后面对不上。
我们承诺的是可验证的变化。 模型怎么选、怎么排，不在我们手上，也不在任何一家供应商手上，所以我们不拿排名做承诺。我们做的是把该修的地方修对、把该出现的资料补上，改之前测一次、改之后再测一次，用同一组问题比给你看。
数字会动，动的原因可能有好几个。新开的餐厅上了新闻、隔壁竞品刚翻新完、模型换了一代，都会影响结果。哪些能归因、哪些不能，我们会说清楚。
我们能证明数字变了，不能证明全都是我们做的。
密码不用给我们。 官网后台、OTA 后台、公众号，我们不代管。给出去的是清单和方法，动手的是你们自己的人。这一条对国际集团的合规流程比较重要。
只做经得起平台规则的做法。 有些手法短期看起来有效，走的却是平台规则的边上。真出了事，被标记的是酒店的页面。这类事情我们不接。
七、这套流程为什么跑得动
澄想是一支小团队。Ann 在深圳，做客户这一端：见客户、把酒店的实际情况翻成问题集、报告出来之后陪着客户逐条过。永兴在上海，做产品和技术这一端：九个引擎的接入、审计的调度、数据口径、报告生成。
跑得动的原因有两个。
一是只做一件很窄的事。我们不做全案营销，不做投放，不做代运营，就做中国 AI 引擎里的酒店可见度这一件。
二是重复的部分交给机器。九个引擎的调用、回答的拆解、引用的归类，这些是系统在跑。人做的是两件机器做不了的事：定问题集，和判断哪一条错误值得先修。
举个实际的例子：今年 9 月初，Kimi 那一代模型下线，我们花了两天把审计切到新版本，并把切换前后的数据分开标注。这样做是为了避免把「模型换代造成的差异」当成「酒店可见度的变化」拿去跟客户讲。这类校准工作在这半年里做过好几次。
八、从哪一步开始
不用一开始就谈完整审计。
先跑一次免费体检，四个中国主流模型，不用注册，几分钟出结果。看完觉得这件事跟你家有关系，我们再聊完整的九引擎审计要怎么设计问题集。
我们最想做成的一件事，是让酒店对 GEO 有个正确的认知。这个行业现在讲法很多，有人说能保证排名，有人说发几篇稿就能改变 AI 的回答。把一份报告怎么跑出来讲清楚，比讲一百句「我们很专业」有用。
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本文首发于公众号「澄想科技 AI 可见度管理」（2026-09-11）。