▌合成场景 · 非真人真事
开头场景为说明问题而虚构，不对应任何真实机构或人物。
周五晚上，你在加班。
朋友发来一张截图：“我想做个皮肤项目，问了问 AI，它推荐了三家机构。”
你点开。三家。没有你。
你想起上个月的投流账单，想起团队常说的“我们口碑一直不错”。
你把截图放大，又看了一遍。
还是没有你。
01 这不代表你不好
它只说明一件事：有些人，选机构前会先问问 AI。
医美是高决策、高信任的消费，客户咨询前会做功课。功课做在哪，机构就得出现在哪。
★ 投流买的是“被看见”；AI 的回答里，更可能受“有没有被说清楚”影响。
答案不用猜，15 分钟就能自己查。但有两个坑，别急着踩。
02 两个坑
坑一：只问一次就下结论。 AI 的回答不是固定榜单，换时间、换问法、换平台，答案都可能不同。所以能记录的，是“提到你的频率”和“介绍你的方式”，而不是一个固定位置。
坑二：想买“结果”。 如果有人承诺“几天让 AI 推荐你”，要当心。医美广告规范本来就严，靠堆内容硬挤出来的推荐，既不稳，也不好解释。
那该怎么做？
03 反转：只看三件事
- 会不会提到你？
（提到的频率） - 介绍得对不对？
（项目、地址、资质、定位有没有说错） - 信息从哪来？
（是你的官网、公众号，还是别人的一段旧文字）
这不是求一个名次，而是一次体检。体检结果，才是后面所有动作的依据。
第三件事常被忽略：AI 引用的如果是几年前的旧文字，哪怕说的是你，也可能说错项目、说错地址。下面是照着做的步骤。
04 15 分钟自测
准备（3 分钟）：打开豆包、DeepSeek、Kimi、腾讯元宝，每个都开新对话。新建一张表。先写下“基本信息卡”：机构全称、简称、城市区域、主打项目，以官网和营业执照为准，用来核对 AI 说得对不对。
问 12 个问题（把【城市】【项目】换成你的）：
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通用选择：①【城市】做【项目】，怎么选正规机构？②【城市】有哪些口碑比较稳的医美机构？③第一次做【项目】，去哪里咨询放心？ -
对比核实：④【机构全称】怎么样？⑤【机构全称】和同城同类机构有什么区别？⑥【机构简称】是正规机构吗？要核实哪些资质？ -
细分需求：⑦【区域】附近做【项目】有推荐吗？⑧预算在【价格带】，怎么挑机构？ -
决策顾虑：⑨选医美机构要看哪些资质？⑩怎么判断医生资质？⑪做【项目】前该问机构什么？⑫怎么判断宣传是否靠谱？
每题问 3 次，分早中晚或隔天，看“大概率怎么说”。别在同一个长对话里连续问，前面的内容会影响后面的回答。D 类问题不会直接出现你的名字，但能看出 AI 在教客户“怎么挑”时用了哪些标准，你的公开信息里有没有这些内容。
记录：日期｜平台｜问题编号｜是否提到你｜原文（直接复制）｜有没有说错｜引用来源｜同时被提到的机构。说错的信息单独标出，地址、项目、资质错一个字都要记，并截图留日期。
算三个数：提到你的次数÷总提问次数；描述无误的次数÷提到你的次数；信息来自自家渠道还是第三方。这是你自己的基线，不是行业标准，别和别人比。
05 结果怎么看
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★ 信息写得清楚、写得一致，AI 才更有机会说对你，而不只是看花了多少钱。我们不保证一定如此。
想象复测那天：你调整了官网和公众号里的基础信息，隔一段时间，用同样的 12 个问题再问一轮。新旧两张表并排放着，哪一格变了，哪一格没变，一目了然。
你不用信任何承诺，只需要对账。这张自己的记录，比任何一句“我们口碑不错”都更能说明问题。
06 冷水
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12 个问题 × 3 次只是体检，不是统计结论，别拿它当年度报告。 -
AI 回答会随版本、时间、提问方式变化。 -
你问的，不一定是客户会问的。 -
接下来调什么，要结合你的业务判断，这是我们的观点，不是行业定论。 -
我们不承诺效果和周期。自测记录别当“榜单”对外宣传，也不要用来做效果对比或客户评价展示。
07 现在，轮到你
还记得开头那张截图吗？现在你有一张自己的表了。
无论结果是松一口气，还是心里一沉，下一步都一样：把这张表交给懂的人看一遍，一起判断先调什么、后调什么。
📮 后台回复「诊断」，填一份简短表单，由同事人工联系你，约 30 分钟免费沟通。只看现状，不承诺任何排名或推荐结果。
做完自测，也欢迎在评论区说说：12 个问题里，哪个结果让你意外？