上一篇，我们聊到，企业做GEO之前，最好先看看AI现在是怎么介绍自己的。
但有老板可能会问：
“你说的我都明白了，可我不懂技术，也没有什么专业工具，自己能测吗？”
当然可以。
你只需要打开ChatGPT或者DeepSeek，输入几个问题，就能先做一次最基础的检查。
不过有一点要提前说清楚：一分钟只能做初步观察，不能凭一次回答就判断GEO做得好不好。
今天不讲复杂概念，直接带大家操作。
一、第一步：先看看AI知不知道你是谁
还是拿我们一直讲的工业冷水机工厂举例。
假设你的公司叫“XX制冷设备有限公司”。
先打开ChatGPT或DeepSeek，新建一个对话，输入：
“请介绍一下XX制冷设备有限公司，包括主营产品、企业性质和主要服务的行业。如果信息不足，请直接说明，不要猜测。”
注意，公司名称尽量填写营业执照上的完整名称，避免和其他企业混淆。
然后看看AI怎么回答。
可能出现三种情况。
第一种：介绍基本准确。
知道你是工业冷水机制造商，主要生产什么设备、服务哪些行业。
说明这次测试中，AI能够提供较准确的企业信息。
第二种：知道公司，但介绍错了。
比如你明明是生产厂家，它却说你是贸易商。
或者你现在主要做工业冷水机，它却还在介绍几年前的其他产品。
这种情况，就值得进一步检查企业公开资料。
第三种：找不到明确的信息。
AI可能直接表示不了解这家公司。
先别着急。
这不一定代表企业在网上完全没有信息，也可能与名称歧义、检索能力或当前对话模式有关。
把结果记录下来就行。
二、第二步：不告诉AI公司名字，看它会不会想到你
这一步我认为比第一步更有意思。
因为第一步是你主动告诉AI公司名称。
但真实客户找供应商时，往往根本不知道你是谁。
比如一家食品加工厂准备采购冷却设备。
他可能直接问：
“我们是一家食品加工厂，生产线需要24小时连续运行。能否推荐几家有相关行业经验的中国工业冷水机制造商，并说明推荐依据？”
这次不要在问题里出现自己的公司名称。
看看AI会推荐哪些企业。
有没有你的公司？
有没有你的竞争对手？
推荐它们的原因又是什么？
如果你的公司出现了，可以进一步核实AI给出的介绍是否准确。
如果没有出现，也不要马上认定：
“完了，GEO没做好。”
因为一次没有被推荐，不等于企业没有机会被AI发现。
换一种提问方式、换一个平台，甚至换个时间，结果都有可能变化。
但我们至少知道：
在这次具体的采购问题下，AI没有把你的企业列入答案。
这个发现，本身就值得记录。
三、第三步：看看AI推荐你的理由是不是真的
假设第二步里，AI真的提到了你的公司。
老板可能挺高兴：
“不错，AI已经开始推荐我们了！”
先别急。
再追问一句：
“你为什么推荐这家公司？有哪些公开资料可以证明它具备相关产品和行业经验？请区分已证实的信息和无法确认的信息。”
为什么要这么问？
因为AI有时候会给出听起来很合理、却缺乏依据的介绍。
比如说：
“该企业拥有丰富的食品加工行业项目经验。”
那到底有什么项目？
“具备先进的节能技术。”
具体是哪项技术？
“产品获得多项国际认证。”
认证名称是什么？能不能核实？
如果AI提供了网页来源，最好点进去看一下。
被AI提到当然值得关注，但介绍得准确、证据能核实，才更有意义。
尤其是制造业，客户最终还是要看实际生产能力、技术资料和项目经验。
四、ChatGPT和DeepSeek，应该怎么对比？
这里有个细节需要提醒老板。
不要在ChatGPT里问：
“我们公司是不是很专业？”
然后到DeepSeek里问：
“推荐几家优秀供应商。”
最后拿两个答案直接比较。
问题本来就不一样，结果自然没法公平对照。
我建议用同一套问题，分别在两个平台的新对话里测试。
比如：
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如果平台提供联网搜索模式，也要记录当时是否开启。
因为不同模型、不同搜索模式获取信息的方式可能不同。
这里不需要搞复杂评分。
先弄清楚三个问题就够：
AI认识我吗？
客户找供应商时会提到我吗？
它说的内容是真的吗？
这就是第一次测试最有价值的地方。
五、测试完以后，老板应该怎么看结果？
假设我们给一家工业冷水机工厂做完基础测试。
发现：
ChatGPT能够介绍公司，但主营业务说得不够准确。
DeepSeek能够找到企业信息，但在食品加工行业的供应商问题下没有提到它。
还有部分项目经验缺少可以核实的公开资料。
这时候怎么办？
不是马上去发100篇文章。
而是先把问题分清楚。
企业信息错误： 检查官网和产品平台上的介绍。
相关采购问题没有出现： 进一步研究企业是否有对应的行业内容、应用案例及公开证据。
推荐理由缺少依据： 整理可以公开的真实项目和技术资料。
发现什么问题，再考虑解决什么问题。
这才是测试的意义。
六、记住：测一次，不等于做完诊断
老板自己体验时，可以先花一分钟做最简单的企业名称测试。
但如果准备根据结果投入预算，就不能只看一次回答。
至少应该把问题、测试时间、AI平台、使用模式和回答结果保存下来，再用不同表述重复检查。
尤其不要因为一张AI推荐截图，就认定效果很好。
也不要因为某次没有出现，就认定企业没有机会。
我们做测试，是为了找到可以调查的问题，不是为了证明某个结果一定正确。
写在最后
如果你以前从来没有测试过AI是否认识自己的企业，今天就可以试一下。
打开ChatGPT或者DeepSeek。
先问公司名称，再问行业供应商，最后核实推荐理由。
不需要购买软件，也不需要懂复杂技术。
先看看AI现在怎么介绍你。
很多时候，老板第一次测试就会发现：
自己认为特别突出的企业优势，在AI给出的答案里根本没有体现。
这时候就有一个新的问题：
“已经知道AI哪里没讲清楚了，接下来应该准备什么内容，才能让它更容易理解我们的业务？”
别着急发文章。
下一篇，第24篇：
《企业做GEO前，先建立自己的“客户问题库”》
我们继续拿工业冷水机工厂举例，真正整理一份可以用于后续GEO内容建设的客户问题库。
看看哪些问题值得优先研究，哪些问题更接近真实采购需求，以及怎样让企业的内容始终围绕客户展开。
这里记录的是我们的 GEO成长实验。
不把GEO讲得神秘，也不追求一夜之间被AI推荐。
先把问题找出来，再一步一步验证和改进。