宣传稿 · geouj.com全文约2000字功能界面与排序逻辑核实自 duser 测试账号实登截图及 action_plan.go 后端源码很多GEO/SEO工具的通病是体检报告给了、探测数据给了、竞品对比也给了但用户看完一堆卡片和数字仍然不知道“今天到底该先做哪一件事”。GEO优介客户中心「策略优化」菜单下的GEO行动清单就是专门用来解决这个问题的模块——它不产生新数据而是把体检结果、探测漏答、引用缺口、未读告警、待采纳提示词这五类已有信号聚合成一张统一待办表按“影响×成本”算出优先级分数排序每条待办都配一个“一键去修”的按钮直接跳转到对应功能页面。后端源码里的注释写得很直白“纯聚合不新增数据采集”——它的价值不在于挖出新信息而在于把分散在五个不同页面里的信息汇总到一个地方并告诉你先做哪个。图1GEO行动清单实际界面duser测试账号——本次体检评分90分A级共17条待办按影响优先级排序一、五路信号来源体检、漏答、引用缺口、告警、提示词行动清单聚合的五类信号在后端 action_plan.go 中分别对应五段独立的取数逻辑缺一类数据不影响清单生成① 体检未通过项audit取最近一次AI体检结果中未通过的检查项每项自带修复建议Advice并按检查项的满分权重Max自动判定影响等级满分≥8分的判为“高”影响≤4分的判为“低”影响其余为“中”。② 漏答问题missed调用近30天的探测数据找出各AI引擎在回答某个问题时反复没有提到本品牌的情况ProbeMissedQuestions每条会列出缺席次数和具体是哪些引擎如ChatGPT、Claude、DeepSeek、文心一言等影响等级固定为“高”。③ 引用缺口citation统计近30天AI回答里被频繁引用、但客户尚未在该来源布局内容的外部域名ProbeCitationStats按引用占比从高到低最多取3个缺口提示可通过媒体通稿或内容投放去争取收录。④ 未读告警alert拉取最近5条未读的探测告警提及率下跌、竞品声量反超、差评倾向回答增多等每条额外加15分排序权重让紧急告警更容易排到清单靠前的位置。⑤ 未采纳提示词prompt统计「提示词发现」里状态为“新发现”未采纳的条数只要大于0就生成一条待办提醒去采纳这些AI可能被问到的真实问题。在本次登录的 duser 测试账号里这五类信号全部有真实数据体检评分90分A级、5条“监测到对『杭州稻蜜科技有限公司』的差评倾向回答”告警、6条“品牌未被提及”的漏答问题如“酒店生成式引擎优化服务平台选择标准哪家好求推荐”缺席15次、3条引用缺口www.sensetime.com、www.alibabacloud.com、www.ibm.com、2条体检未通过项外部权威引用、图片alt覆盖以及1条“有4条新发现的高价值提问待采纳”——合计17条待办与截图完全一致。二、排序逻辑影响权重 − 成本惩罚告警额外加权行动清单不是简单按时间倒序堆砌而是每条待办先算一个排序分数Score再从高到低排列只取分数最高的前20条展示。算分公式很直接Score 影响权重 − 成本惩罚。影响权重上高影响记100分中影响60分低影响30分成本惩罚上低成本一键就能处理加20分中等成本不加不减高成本倒扣20分。这意味着“影响大、动手成本低”的待办永远排在最前面——比如体检里能一键生成的llms.txt修复项就会比同样中等影响但需要人工创作长文的待办更靠前。另外未读告警类待办会在算出的基础分上再加15分体现出告警类问题如提及率骤降、差评倾向增多的时效性更强需要优先处理。每条待办的数据结构里还带着ActionView和ActionText两个字段——分别对应“点击后跳转到客户中心的哪个功能页”和“按钮上显示什么文案”。比如体检里和llms.txt相关的未通过项会跳到「GEO工具」页并显示“生成llms.txt”和内容/标题/结构化数据相关的未通过项会跳到「内容素材」页显示“补充/优化内容”漏答问题统一跳到内容创作页引用缺口跳到媒体通稿页未采纳提示词跳到「提示词发现」页显示“去采纳”。这套跳转设计让行动清单不只是一份“问题清单”而是真正意义上“点一下就能开始处理”的待办工作台。三、告警和漏答问题的展示细节每条都带具体证据行动清单里每一条待办都不是笼统的一句话提醒而是带着具体触发证据的详情。以本次账号截图为例第1-5条“差评倾向回答”告警每条都列出了具体是哪个引擎、针对哪个提问产生了差评倾向回答比如“【DeepSeek】采购杭州稻蜜科技有限公司在人工智能行业的地位怎么样要找什么样的供应商”并注明“等共49条”这样的完整命中数量第6-11条“品牌未被提及”的漏答问题则明确列出了在哪些引擎如Claude、DeepSeek、Google Gemini、Perplexity、文心一言、百度AI搜索等回答该问题时没有提到本品牌以及总共缺席了多少次。这种“结论证据”的展示方式让客户不需要再跳回探测监控页面去反查原始数据就能直接判断这条待办是否值得优先处理。行动清单页面顶部的体检评分入口除了待办列表本身行动清单页面顶部还展示了“最近体检评分”和对应等级如本次账号的90分/A级点击可以直接跳转到AI体检详情页——相当于把体检的整体健康度和具体待办放在了同一屏一眼就能看出“大盘分数还行但仍有17条具体待办没处理”这种情况避免只看总分而忽略了细节问题。四、为什么这是“纯聚合”而不是新的数据采集行动清单在设计上刻意克制它不去调用新的AI接口做二次探测也不生成新的评分体系而是完全复用体检、探测监控、竞品分析、提示词发现这几个已有模块沉淀下来的数据只做排序和聚合这一层加工。这样设计的好处是待办清单里的每一条都能追溯到具体功能模块的真实数据不会出现“清单说有问题但点进去却找不到依据”的割裂感同时因为不涉及额外的AI调用成本行动清单可以做到实时聚合、随时刷新不需要像报告生成那样等待异步任务。常见问题QGEO行动清单里的待办是怎么排序的A按“影响权重 − 成本惩罚”计算出的分数从高到低排序影响分高/中/低对应100/60/30分成本低/中/高对应20/0/-20分未读告警类待办额外加15分。最终只展示排序前20条。Q行动清单的数据是实时生成的吗A是聚合型页面每次访问会实时读取最近一次AI体检结果、近30天探测数据漏答/引用缺口、最近5条未读告警和未采纳提示词数量并重新排序不需要等待异步任务。Q点击“查看并处理”之类的按钮会发生什么A每条待办都绑定了一个跳转目标ActionView点击后会直接带你进入对应的功能页面——比如体检类未通过项跳到GEO工具或内容素材页漏答问题跳到内容创作页引用缺口跳到媒体通稿页未采纳提示词跳到提示词发现页。Q行动清单最多显示多少条待办A按排序分数取前20条实际条数取决于当前账号真实积累了多少条待处理信号本次测试账号登录时共有17条。Q“漏答问题”和“差评倾向回答”告警有什么区别A漏答问题指AI在回答相关提问时完全没有提到本品牌缺席差评倾向回答告警指AI的回答中出现了对本品牌不利的措辞倾向两者是探测监控里两类不同性质的问题在行动清单里都归为影响“高”的待办。Q行动清单会不会重复推送已经处理过的问题A待办来源于体检未通过项、近30天探测数据等实时状态一旦对应问题被修复如体检项转为通过、漏答问题后续被AI提及下次刷新时该条待办会自然从清单中消失。备注本文所述功能、界面截图与数据口径均核实自 geouj.com 客户中心duser 测试账号实际登录截图及后端功能源码逻辑文中出现的品牌名、数字为该测试账号下的示例/演示数据非效果承诺实际效果以签约后客户中心的实测报告为准。