第一次 AI 搜索诊断不需要追求大而全，先建立可对比的监测基线更重要。本章按确定样本、记录基线、标注缺口三步，完成一次能持续复测的起步监测。
创建账号并补全企业、行业和品牌别名。
选择问题与平台，完成第一次定向搜索。
把核心问题变成可持续运行的监测任务。
注册后填写企业名称、行业和品牌别名。别名会参与回答中的品牌命中判断。
第一次进入医佳 GEO，不需要写一篇公司传记。系统真正需要的是一张干净、准确、不会让人认错对象的企业名片。
填写企业全称、所属行业、品牌主名称、真实常用别名、一句话业务介绍、核心产品与目标客户。信息要以公开资料为依据，避免“行业第一、全网领先”这类证据暂时还在路上的表述。
监测会用品牌名称和别名判断回答里是否出现品牌。别名太少可能漏判，太宽泛则会误判。比如把一个通用品类词当品牌别名，数据会瞬间“很好看”，但没有用。
登录账号、密码、验证码和企业财务信息不应进入公开课程材料、共享文档或截图。真实操作在官方页面完成；课程与汇报使用脱敏企业信息。
建立搜索批次，填写品牌与问题，选择目标 AI 平台；完成后查看回答、提及和引用信源。
定向搜索像给品牌做一次有题目的体检。题目选得好，报告能告诉你哪里需要治疗；题目随手抄，最后只会得到一张很厚的体检单。
填写批次名称、品牌名称、品牌别名和完整问题。批次名称建议包含主题与日期，例如“核心品类基线—9 月”，以后复测时不必面对一排“测试 1、测试 2、最终版真的最终”。
每批最多 20 个词条。选择平台后，先查看预计消耗、单词条成本和当前余额；确认问题与费用后再执行。若余额不足或价格变化，先暂停，不靠记忆猜价格。
汇总数据用于快速浏览，但诊断时要打开具体回答，核对品牌出现在哪里、说法是否准确、引用了什么页面。导出文件应保留问题、平台、回答和信源，作为后续基线。
将高价值问题创建为监测任务，按固定频率积累趋势，并关注提及状态变化与通知记录。
一次搜索是照片，持续监测才是视频。照片适合发朋友圈，视频更适合看清品牌到底在往哪走。
为任务设置名称、品牌与别名、问题、目标平台、频率和备注。不要把所有问题塞进一个“大杂烩任务”，按品类、用户阶段或业务线分组更容易读懂变化。
从无到有表示当前样本出现品牌，从有到无表示当前样本未再出现；无变化只说明前后状态一致。失败或未知结果应单独处理，不能偷偷塞进未提及。
收到变化提醒后，先打开原问题、完整回答和信源，再判断是模型波动、来源变化、品牌信息更新还是竞争内容影响。确认原因后再进入内容或媒介策略。
在医佳 GEO 中创建一个包含 10 个问题的测试批次，并导出回答、提及和引用信源作为基线。