有家长问孩子「明天考试会考什么」。孩子刷刷写出十道题，押中了八道。
很厉害。可他一道也不会做。
这大概是我听到「我们掌握真实用户Query，所以更懂GEO」时，脑子里最先蹦出来的画面。知道大家会问什么，当然有价值。可用户最终看到的是答案，品牌最后要面对的也是答案。
押中考题和答对考题是两张卷子
问题库能帮你找到考场
消费者很少照着产品手册提问。他们会问「三十万元买什么车」「第一次带父母出国去哪儿」「哪款扫地机器人不容易缠头发」。这些话不整齐，也不照顾品牌的产品分类，但它们离真实选择很近。
输入法、浏览器、搜索、内容平台、客服和CRM，都可能留下有用线索。它们能帮品牌发现用户在意什么、用什么词、卡在哪一步。
这份洞察值得买单。
边界也要讲明白。输入法里的文字后来发给了微信、邮件还是DeepSeek，数据未必知道。用户打开过AI网站，也不等于浏览器就能看见完整对话。传统搜索词和大模型里一问再问的长对话，也不是同一种东西。
公开对话接口通常接收调用方主动提交的 messages 数组。[2] 服务商能看见自家应用收到的请求，不代表它天然拥有豆包、DeepSeek、腾讯元宝和通义千问里所有人的真实提问。要说自己掌握后者，就得拿出可核验的产品集成、授权范围或数据合作。
真正难的是把答案改对
一套问题库主要回答「该测什么」。做GEO还要继续追下去。
模型为什么漏掉品牌？它参考了哪些网站？官网参数和媒体文章有没有打架？品牌的优势有没有被写成模型容易理解、也容易核验的事实？旧价格和旧说法为什么还在答案里？
这些活儿没那么像一句广告语，更像排水管。你得一段段找堵点，手上还会沾灰。
如果服务商掌握问题、自己挑测试题、自己做内容，再自己宣布成绩，闭环就容易越跑越顺。顺到最后，题目全是品牌本来就容易答对的。
自选题闭环和陌生题盲测
看看下面三道题。
· 适合商务接待的MPV有哪些？
· 某品牌的MPV适合商务接待吗？
· 某品牌某车型有哪些优势？
第一道题看模型会不会主动想起品牌。后两道已经给了线索，更适合检查品牌信息有没有被理解准确。三道题都能测，却不能混成一个数字。把它们放在一起算「推荐率」，就像把开卷考试和闭卷考试放在同一张成绩单上。
GEO-bench用了1万条查询，覆盖25个领域和9类任务，还通过多个随机种子重复实验、报告平均结果。[3] 商业项目未必需要照搬学术基准的规模，但思路很值得借。别靠一道自选题给自己发奖状。
留一叠谁都没看过的题
我更愿意相信这样的测试。
问题集在优化前锁定一部分。服务商提供一部分，客户和第三方再补一部分。最后留出一叠盲题，参与内容优化的人事先看不到。品牌认知、品类发现、竞品比较、风险核查分开统计，成功与失败结果一起交付。
数据来源也要能交代。它来自什么场景，是完整问题还是聚合趋势，覆盖哪些人群，有没有取得必要授权，脱敏和保存怎么处理。《生成式人工智能服务管理暂行办法》对数据合法来源和个人信息处理都有明确要求。[4]
好问题确实稀缺。它能让品牌少走弯路，也能暴露出会议室里想不到的需求。
可押中题目只拿到了一半分数。
剩下那一半，要在陌生题上把答案做对。
参考资料
[1] 新华网《我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人》，2025-10-18 https://www.xinhuanet.com/fortune/20251018/95ddc306f29f494fb188ed41ad8e5cca/c.html
[2] DeepSeek API Docs, Create Chat Completion https://api-docs.deepseek.com/api/create-chat-completion
[3] Aggarwal, P. et al., GEO: Generative Engine Optimization, arXiv:2311.09735，KDD 2024 https://arxiv.org/abs/2311.09735
[4] 国家互联网信息办公室等《生成式人工智能服务管理暂行办法》，2023-07-13 https://www.cac.gov.cn/2023-07/13/c_1690898327029107.htm
说明 本文讨论一般行业现象与风险识别方法，不针对任何具体企业、媒体或服务商作事实判断，也不构成法律意见。
本文由通察科技 GEO 研究团队出品。