让本地商家被豆包、DeepSeek、Kimi等AI主动推荐。覆盖装修、家政、教育、本地生活四大行业。
2026年，用户搜索行为正在从「百度/抖音」向「豆包/DeepSeek/Kimi」迁移。本地商家面临一个全新挑战：不是搜不到你，是AI根本不知道你存在。叮当搜GEO是中国首批专注「让AI主动推荐本地商家」的智能系统。
NAP一致性检测 + 别名/排除名管理
痛点：你的公司在美团叫「至尚装饰」，在企查查叫「石家庄至尚装饰工程有限公司」，在百度地图又叫「至尚装潢」——AI不知道它们是同一家。「敖莹」「鳌赢」等错误别名在网上流传，AI把它们当成你的竞争对手推荐给用户。
解决方案：NAP一致性扫描自动检测全网20+平台（美团/大众点评/企查查/百度地图/高德/抖音）上客户名称、地址、电话的一致性；别名管理表录入所有合法别名；排除名清除识别错误别名；三元组建模用(主体,谓词,客体)形式结构化业务事实。
技术细节：数据源包括企查查API + 高德地图API + 客户官网爬取；输出JSON-LD LocalBusiness + 自定义三元组表；Edge Function实时校验，发现不一致自动告警。
行业知识结构化 + 向量检索
痛点：AI回答「石家庄装修推荐」时，它去哪找你的信息？如果你的官网只有几张效果图，AI无话可引。传统的「发软文」在AI时代失效了——AI不读营销文，它读结构化知识。
解决方案：行业本体建模为装修/家政/教育每个行业预制30个核心问题模板；多模态知识入库包括资质证书OCR、案例图片+文字描述、FAQ问答对、评价结构化；向量检索+RAG精准召回最相关的知识片段。
技术细节：向量数据库使用PostgreSQL + pgvector扩展；Embedding模型可配置（默认text-embedding-3-large）；知识库平台：扣子（Coze）知识库 + 自定义RAG管道。
实体关系可视化，自动发现信息缺口
痛点：你说「我们水电质保5年」，但AI不知道这句话该放在「质保」还是「服务」还是「信任」分类下。你有无数业务事实，但没有结构化，AI抓不住重点。
解决方案：自动三元组提取从客户资料中抽取(主体,谓词,客体)；图谱可视化用前端ECharts力导向图；缺口自动发现对比「行业应有谓词」和「客户已有谓词」，自动生成补齐工单。
示例三元组：(至尚装饰,施工模式,固定班组)、(至尚装饰,水电质保,5年)、(至尚装饰,半包价格,400-500元/㎡)、(至尚装饰,总部地址,石家庄市新华区和平西路XX号)、(至尚装饰,服务区域,新华区/桥西区/长安区/裕华区)
5大模型并行提问，追踪提及率变化
痛点：你不知道自己在AI眼里"长什么样"。竞品在AI答案里排你前面，你毫无感知。
解决方案：豆包、DeepSeek、Kimi、通义千问、文心一言，每日自动提问；追踪"你被提到了吗？排第几？引用了什么信源？"；竞品对标同一问题问5个AI，你和竞品各被提几次；趋势看板ECharts折线图，日/周/月维度。
监测示例（"石家庄装修公司推荐"）：豆包第2位（引用至尚官网+头条号）、DeepSeek第1位（引用至尚官网+齐家网）、Kimi未提及、通义千问第3位（引用至尚官网）、文心一言未提及；提及率=3/5=60%（Day14实测数据）
AI生成 + 机审 + 人工确认，持续产出合规内容
痛点：补内容不能靠人工写——慢、贵、不持续。但纯AI生成又会踩广告法红线（「最」「第一」「顶级」）。
解决方案：Gap驱动生成，监测发现缺口→自动生成补内容Brief；机审节点自动扫描极限词，阻断违规；人工确认每个Brief必须经客户或运营确认后才发布；多格式输出子站页面 + FAQPage JSON-LD + 信源平台短文。
内容类型：品牌介绍→子站关于页+头条号；案例详情→子站案例页+齐家网店铺；FAQ问答→子站FAQ+住小帮；资质展示→子站资质页+企查查；评价摘要→子站评价页+大众点评
JSON-LD注入 + llms.txt，让AI读懂你的站
痛点：传统官网是给人看的，AI抓不到重点。没有JSON-LD、没有llms.txt、纯JS渲染——AI来了一看是空壳。
解决方案：Next.js 15 SSG静态生成，AI抓取零障碍；JSON-LD全站注入LocalBusiness/Service/Offer/Review/FAQPage/VideoObject/AggregateRating；llms.txt自动维护，每月更新；sitemap.xml + robots.txt主动引导AI爬虫。
年付优惠：付10个月得12个月