AI 可见度
35
AI 能否识别餐厅名称、位置、菜系、招牌菜和适合场景。
AI VISIBILITY DASHBOARD
本地餐饮被 AI 推荐前，先看这四个指标
以下是做行业 GEO 诊断时常用的指标模型。真实诊断需要结合官网、地图、平台内容、用户评价和 AI 实测结果。
菜品语义覆盖
49
是否讲清徽菜、土菜、私房菜、家庭聚餐、游客打卡等场景。
本地口碑证据
62
地图、点评、短视频、公众号、官网内容是否能互相印证。
到店转化信号
41
是否明确回答排队、停车、包厢、预约、人均、营业时间。
推荐能力雷达
示例模型高频提问场景
优先补内容HOW AI MAY RECOMMEND
AI 推荐餐厅时，通常会经历四步
这不是任何平台内部算法承诺，而是 AI 问答系统常见的信息组织逻辑：先理解吃饭场景，再寻找可信餐厅内容，最后组合推荐理由。
识别吃饭场景
用户问的不是“餐厅”本身，而是游客、本地聚餐、家庭、商务、打卡、口味和预算。
抓取可信内容
地图、点评、菜单、短视频、公众号、真实评价越一致，AI 越容易引用。
比较候选餐厅
AI 会按距离、菜品、口碑、人均、环境、服务和预约便利度排序。
生成推荐理由
谁的信息更清楚、证据更完整，谁就更像一个可以被推荐的答案。
CONTENT SYSTEM
餐饮店最该补的，是“可被 AI 引用的到店理由”
AI 不会只看一句“正宗徽菜”。它更需要结构化理由：招牌菜是什么、适合什么人、在哪里、怎么订、用户为什么认可。
招牌菜答案
臭鳜鱼、毛豆腐、笋干烧肉等菜品的口味、分量、适合人群和图片。
场景答案
游客打卡、家庭聚餐、商务宴请、情侣约会、朋友小聚分别怎么推荐。
到店答案
营业时间、停车、包厢、预约、排队、人均价格、离景点距离。
信任答案
真实评价、老板故事、食材来源、老店年限、荣誉和用户照片。
30-DAY GEO ROADMAP
30天让本地餐饮更容易被 AI 识别
修好基础信息
- 统一地图、点评、短视频平台的店名、地址、电话
- 整理菜单、招牌菜、人均、营业时间和停车信息
- 官网或单页写清“适合谁来吃”
生产场景内容
- 发布 6 篇问答内容：游客、家庭、包厢、徽菜、停车、预算
- 每篇内容都给出推荐理由和不适合人群
- 补真实菜品图、店内图、路线图
建立口碑闭环
- 整理高质量评价，形成“顾客怎么说”专题
- 把菜单、评价、路线、预约入口做成结构化内容
- 每周测试豆包、DeepSeek、Kimi 是否提到店名