三类结果，分别记录
新的发现入口，就在 AI 的回答里。
自然提及
回答中出现你的产品
用户没有点名品牌，AI 在回答中主动提到你的产品。
官网引用
你的官网成为来源
AI 回答引用你的官网页面作为信息来源。
明确推荐
产品被推荐给用户
AI 将你的产品作为适合该任务的选择，明确推荐给用户。
从真实问题出发，找到下一步
先看证据，再做有依据的改动，随后比较结果。
以下仅展示工作方式，不是实测结果。
确定相关问题
核对产品事实，并确定用户在不知道你的品牌时，可能向 AI 提出的相关问题。
有什么工具，能帮小团队把分散的用户反馈整理清楚？
检查回答与来源
保留原始回答和引用页面，检查是否提到你的产品，以及产品描述是否有来源支持。
对于需要整理用户反馈的小团队，示例产品可以是一个候选。先核对反馈归类、导出方式和团队规模是否适合。
产品功能与适用范围
product.example / features实施具体改动
检查官网访问、使用场景和关键信息，再按约定实施有依据的改动。
为所有团队打造的最佳反馈工具。
把相同主题的反馈归为一组，并支持 CSV 导出。
复测并解释结果
在可比条件下重复约定的问题，分别比较提及、引用和推荐的变化。
| 观察条件 | 初次观察 | 再次观察 |
|---|---|---|
| 用户问题 | 约定的问题 | 保持可比 |
| AI 平台与模式 | 开始前约定 | 使用相同范围 |
| 语言与日期 | 分别记录 | 分别记录 |
| 回答与引用 | 保留原文、链接 | 保留原文、链接 |
看得见的记录，用得上的建议
清楚记录我们观察到了什么、哪些改动可能有帮助，以及现有证据能支持什么结论。
当前回答记录
将约定的问题、原始回答、引用链接和测试条件汇成一份记录。
来源与事实缺口
结合页面和引用证据，指出缺失的使用场景、不清楚的产品事实，以及已确认的访问问题。
按优先级排列的建议
说明优先改哪个页面、为什么要改，以及如何检查，而不只给出笼统建议。
可比条件下的复测
记录实际改动与后续回答，说明比较条件和结论局限。
从回答到下一步
问题、证据、改动与结论放在一起。
观察
AI 实际说了什么？
依据
来源页面能证明什么？
行动
优先修改哪一条信息？
局限
哪些结论还不能确定？
开始前约定 AI 平台、语言、观察轮次，以及由谁实施哪些改动。
先在自己的产品上实践
HotCite 仍处于早期实践阶段。我们正用自己的产品打磨诊断、实施和测量流程。
目前尚未验证可重复的提升。自有产品的观察仍在积累，不作为客户成功案例。
保留真实观察
将问题、回答、来源、日期和测试条件一并留存。
谨慎解释结果
没有出现引用，并不能说明 AI 的哪一个环节出了问题。
限定结论范围
一个平台或一种语言的结果，需要另行测试才能判断是否适用于其他范围。
GEO（生成式引擎优化）是提升产品在相关 AI 回答中可见度的一类工作。HotCite 从用户问题出发，检查当前回答和引用页面，再提出具体优化，并在可比条件下复测。
面向拥有公开产品、服务或网站的团队和独立开发者。只要它能解决某类真实用户问题，就可以从适用场景和产品事实开始讨论。
不能。AI 平台决定自己的回答。我们可以调查来源、提出有依据的改动，并比较实际观察；无法承诺出现位置或具体提升幅度。
根据你的用户会在哪里寻找方案，选择要观察的 AI 产品、搜索模式和语言。不同范围分别记录、分别判断，不把单个平台的一次结果外推到所有平台。
在可比条件下重复约定的问题，保留原始回答，分别统计自然提及、官网引用和明确推荐。访问、咨询和销售属于另外的结果，单独衡量。
先约定范围，记录当前回答，再确定一组具体改动。开始修改前确认实施分工，之后复测，交付原始证据、比较结果和下一步建议。
把你的公开网站链接，以及一个与你的产品相关的用户问题或任务发到邮箱。我们会据此讨论具体的工作范围。
从你的网站和一个真实使用场景开始。 邮件联系