国内 GEO 监测工具清单与免费档对比

GEO 监测平台对比：4 个优先 PoC、各自解决什么、公开了什么

国内 GEO 监测平台的差别不在功能条数，而在测量方式和能返还什么证据。 下面 4 个是从 112 个候选、19 份证据化档案里筛出的优先 PoC，每一条判断都挂着证据 id。

平台	交付形态	数据来源	解决的核心问题	官网
透镜GEO	SaaS	中立账号模拟交互，全程屏幕录制	监测结果能否被真实复核	geo.timus.cn
百原GEO	SaaS	多平台快照 + 版本记录	高事实风险下的证据留存与错误事实监控	geo.baiyuan.io
GEOly	SaaS	全球 AI 搜索与 AI Shopping 日级数据	跨境电商的 SKU、商品卡、价格与购买入口	geoly.ai
南云GEO	SaaS	定时向国内四引擎提问	中小企业与代理商的低成本持续基线	numseek.com

选哪个：按你要解决的问题

• 需要事后能回看当时真实交互 → 透镜GEO。它公开声称使用中立账号并保存从提问到回答的 完整屏幕录制，直接对应「发生争议时能否复核」。企业级 API 能力尚未公开。
• 多品牌、受监管、需要错误事实告警 → 百原GEO。原文、截图、时间戳、平台版本快照、 SoV 公式与幻觉检测构成较完整的证据与治理组合。
• 卖货、关心 SKU 和商品卡而不只是品牌提及 → GEOly。它把问题从品牌级下沉到商品级， 这是品牌 SoV 工具无法替代的。
• 先花最少的钱证明监测有没有用 → 南云GEO。公开免费档（1 个项目 / 每日 50 次查询 / 2 个引擎），适合建基线而不是先签长期合同。

同一个平台可以覆盖多个场景。 场景是用户找答案的入口，不是分给厂商的名额—— 报告不会为了让每个场景出现不同名字而塞进平庸产品。

对比时最该看、但最难拿到的三件事

对比功能清单意义有限，因为功能名人人都能写。真正区分产品的是下面三项， 而它们在公开材料里的披露率很低（完整矩阵）：

要看什么	19 家里公开的	为什么重要
采集通道（真实 Web/App、浏览器自动化还是 API）	6 / 19	API 结果不等于消费者在 App 里看到的
SoV 计算公式与分母	3 / 19	公式不公开时，分数无法跨厂商比较
每 prompt 采样次数	0 / 19	不知道采样次数，就无法判断变化是否超过噪声

没有一家公开每 prompt 采样次数。 因此任何跨厂商的分数对比，在公开材料层面都不成立—— 必须在 PoC 里用同一组问题、同一终端、同一时间窗自己跑。

怎么做一次可比较的 PoC

用相同输入比较 2–3 家候选，而不是听各家讲自己的功能：

1. 选 20–50 个核心问题，固定引擎与终端；
2. 连续采样两周，先得到自然波动区间；
3. 随机抽 10 个供应商事先不知道的问题，每题重复 3–5 次；
4. 要求交付全部样本而不是平均分；
5. 自己复跑至少 20% 做交叉校验。

一条容易被忽略的差异：平台覆盖 ≠ 终端覆盖

写「支持豆包」不能推定同时覆盖 browser / web、桌面客户端、iOS App、Android App、 小程序和 API。移动与 PC 可能在账号历史、地区、模式开关、App 版本灰度、答案截断、 商品卡上完全不同。

19 家里没有一家公开完整的逐引擎 × 逐终端矩阵。 这是当前国内 GEO 监测最明确的能力空白， 必须现场验收。

---

判断依据来自 ARIS-GEO 报告——一条可复现的 GEO 评估流水线及其产出。 每份档案见 wiki/products/，披露率统计可用 python3 tools/disclosure_matrix.py 重算。

This site is open source. Improve this page.