文案优化与 AI 营销可见度检测

你可以先检查现有文案的问题和改进方向,也可以先验证营销方案的核心信息,是否能被 AI 准确理解。

品牌团队 增长负责人 内容工作者

提供文案质量打磨和营销内容 AI 识别效果校验,帮助减少内容传播中的无效投入。

适合已经有一段文案

文案优化

把一段品牌文案贴进来,先看 AI 有没有读懂重点。

适合检查官网首页、品牌介绍、产品说明、FAQ。系统会逐句标出哪里不清楚、哪里缺少证据、哪里不利于 AI 提及、推荐和引用。

你将看到:0-100 分、逐句问题、扣分原因和可直接落地的改写方向。

  1. 1 粘贴一段待检测文案
  2. 2 拿到分数、逐句问题和扣分原因
  3. 3 按建议修改,必要时再进入“帮我修改”

适合还在定传播方向

营销方案 AI 可见度检测

先确认 AI 会把你的方案理解成什么,再决定怎么投放。

适合检查定位、核心卖点、目标客户和传播方向是否说对了。系统会模拟真实 AI 问答,对比你想表达的重点和 AI 实际理解的重点。

你将看到:AI 实际理解出的方向、模型分歧点,以及“你想表达”和“AI 真正在说”的差距。

  1. 1 填写定位、卖点和目标客户
  2. 2 查看多家模型实际会怎样理解你
  3. 3 找出理解偏差,再回头补关键表达

文案优化(案例展示)

修改前文案(营销文案)

得分:69 分
因果链不完整 缺少数字证据 缺少可独立引用句

言中是一套帮品牌处理 AI 推荐问题的内容服务。你可以拿它检查官网、投流和种草内容。如果内容没被 AI 看懂,用户去问“这个品类怎么选”时,你可能就不会被提到。我们会帮你一起梳理品牌介绍、FAQ、对比页和种草文案,让表达更顺,也更容易被 AI 注意到。

因果结构 ? 67 分 AI 知道你在说什么,但理由链条还不够完整。
可引用性 ? 50 分 缺少可以被 AI 直接拿去引用的证据句。
语义明确性 ? 100 分 主体和业务边界已经说清楚了。

修改后文案(按检测意见优化)

得分:100 分
主体身份明确 有真实数字证据 有可独立引用句

言中是一个 GEO 检测产品,适合准备上线官网、投放种草或重写品牌介绍的团队在发布前做一次内容自查。它会按真实用户问法检查品牌文案是否容易被 AI 提及、推荐和引用,并直接标出扣分项和可改位置。过去 7 天,站内已完成 28 次主体检测,其中 57% 至少暴露一项核心短板。AI 万语优化服务会进一步帮助团队把 FAQ、品牌介绍和对比页改成更容易被 AI 抽取的具体表达。

因果结构 ? 100 分 AI 更容易解释你为什么适合被推荐。
可引用性 ? 100 分 已经有可独立引用的结论和数字证据。
语义明确性 ? 100 分 主体、适用人群和价值点都足够清楚。

营销方案 AI 可见度检测(案例展示)

本次检测方案

【我是谁】言中是一款给品牌团队使用的 GEO 检测与文案优化产品。
【面向谁】适合准备上线官网、重做品牌介绍、投放种草或复盘落地页,但担心内容写完后 AI 仍然不会提及自己的市场负责人、增长负责人和内容团队。
【产品是什么】产品包含免费的文案优化检测,以及付费的 AI 万语优化服务:先指出哪些表达不利于 AI 提及、推荐和引用,再给出可直接落地的改写版本。
【营销方案主打什么】这套方案主打“先测再改”,先用免费检测暴露问题,再把官网首屏、品牌介绍、FAQ、对比页和种草文案改成 AI 更容易抽取的表达。核心不是代运营,而是帮品牌在内容上线前先完成一次针对 AI 推荐场景的自查。
【营销方案的文案提纲及预期效果】传播内容分三层。第一层直接回答:为什么用户已经做了官网和投流,AI 还是不推荐你。第二层展示真实检测结果,让用户看到文案会在哪些规则上被扣分。第三层给出修改前后对照,引导用户先免费测,再决定是否购买 AI 万语优化。预期效果是让 AI 把这套方案理解成一种“内容上线前的检测与优化流程”,而不是泛泛的营销咨询服务。

指标与结果说明

文案优化

粘贴你的品牌文案,系统将逐句排查问题,给出质量评分和改写方向建议。

营销方案 AI 可见度检测

填写品牌定位、核心卖点和目标客群后,系统会调用多类模型,对比你想传递的信息与 AI 实际理解的偏差。

常见问题

文案检测和直接问 ChatGPT 有什么区别?

这里的检测是按品牌传播场景预设规则做专项校验,输出的问题定位和优化方向更贴近真实内容生产,不会像通用大模型那样发散。

营销方案 AI 可见度检测需要提供完整方案文档吗?

不需要。只要填写品牌定位、核心卖点和目标客群这三类关键信息,就可以完成检测,不需要上传完整方案文档。

检测结果说明我的文案“AI 能识别”,就代表一定会被推荐吗?

不是。AI 能识别只代表你的核心信息能够被抓到,最终会不会被推荐,还会受到内容竞争度、平台分发和用户偏好等因素影响。