AI 可见度
38
AI 能否在公开信息里识别酒店名称、位置、卖点和服务场景。
AI VISIBILITY DASHBOARD
黄山酒店被 AI 推荐前，先看这四个指标
以下是给黄山酒店做 GEO 诊断时常用的指标模型，实际数据需要结合官网、OTA、地图、本地内容和用户评价进行检测。
场景内容覆盖
51
是否覆盖亲子、情侣、摄影、日出、换乘、自驾等高频问题。
本地信任度
64
地图、OTA、官网、社媒、评价内容是否一致、真实、可核验。
推荐触发词
29
是否明确回答“适合谁、为什么、怎么订、离景区多远”。
推荐能力雷达
示例模型高频提问场景
优先补内容HOW DOUBAO MAY RECOMMEND
豆包这类 AI 助手生成推荐时，通常会经历四步
这不是平台内部算法承诺，而是基于生成式搜索和问答系统的通用逻辑：理解问题、检索内容、比较证据、组织答案。
识别用户意图
用户不是只搜“酒店”，而是在表达场景：亲子、自驾、预算、日出、换乘、安静。
抓取可信内容
官网、地图、OTA、攻略、评价、问答内容越一致，越容易被 AI 作为可引用材料。
比较候选酒店
AI 会按距离、设施、服务、价格、评价和人群适配度组织推荐理由。
生成推荐答案
不是“谁关键词多推荐谁”，而是谁更像一个清楚、可信、适合当前需求的答案。
CONTENT SYSTEM
黄山酒店最该补的，不是广告词，是答案资产
AI 推荐更依赖“可解释的理由”。酒店要把自己的真实优势写成结构化答案，让 AI 能在不同问题里复用。
位置答案
离南大门、汤口换乘中心、宏村、西递、高铁站的时间和交通方式。
人群答案
亲子、情侣、老人、自驾、摄影、商务团队分别适合什么房型和服务。
季节答案
看云海、日出、避暑、秋景、雪景时，住店和出行怎么安排。
信任答案
真实评价、服务照片、餐饮、接送、停车、发票、退改规则都要清楚。
30-DAY GEO ROADMAP
30天让黄山酒店更容易被 AI 识别
修好基础语义
- 官网首页写清酒店类型、位置、适合人群
- 补充 FAQ：交通、早餐、停车、接送、亲子设施
- 统一地图、OTA、官网的名称和地址
生产场景答案
- 发布 6 篇长尾内容，覆盖亲子、自驾、日出、换乘
- 每篇文章都给出明确推荐理由和不适合人群
- 加入酒店真实照片、服务细节和本地路线
建立信任闭环
- 整理真实评价，形成“用户怎么说”专题
- 提交 sitemap，让搜索引擎更快发现内容
- 每周用豆包、DeepSeek、Kimi 测试是否被提及