很多团队发现 AI「认识」自己，却仍不被推荐。问题往往在于把三件不同的事混为一谈：被提及、被推荐、被引用。
三层分别是什么
- 被提及：你直接问 AI「介绍下这个产品」，它能说出来——说明参数记忆里有你；
- 被推荐：用户问品类题「最好的 X 是什么」，AI 的答案里包含你；
- 被引用：AI 答案标注的来源里，真的有提到你的页面。
这三层逐级更难，也对应完全不同的解法。
为什么必须拆开
AI「知道」你 ≠ 答品类题时会表达你；AI 引用了一堆来源 ≠ 这些来源提到了你。若不拆开诊断，你可能在埋头改官网，而真正的问题是「你缺席于 AI 答品类题所取材的榜单与评测」。
对应的解法
- 认知缺失 → 补品牌基础事实与结构化数据；
- 检索未推荐 → 强化可引用性与对比 / 证据；
- 来源缺失 → 进入 AI 取材的第三方内容池。
先定位在哪一层失败，再决定改什么——这就是诊断的价值。