如何让 ChatGPT 提及我的公司？
从潜在客户的问题及使组织与这些问题相关的事实出发，检查 ChatGPT 是否正确识别并提及公司，再调查身份清晰度、有用信息及支持证据的缺口。任何网站修改都不能保证被提及。
从买方问题开始
先确定哪些发现情境对业务有用。不服务某城市，就不应把出现在该城市服务商回答中作为目标。相关专业需求可能比宽泛类别名单更重要。从规模适当且有依据的买方需求集合出发，只有新增问题能支持决策时再扩展。
已点名公司的问题测试识别或描述；询问合适服务商的问题以另一方式测试发现。二者分开。判断公司应出现前，先定义服务、市场、地点及买方要求。
有获授权证据时使用真实客户语言，将拟议措辞标为假设。研究样本用语帮助定义观测对象；重复测试不证明其在客户中流行。
例如，在您市场中寻找特定服务商的问题测试发现；询问已点名公司做什么测试识别。必要时两者都用，但结果分开，因为它们回答不同业务问题。
核查实际可见内容
在保留的 ChatGPT 回答中，可见度是公司可观测地出现。随后看角色：可能是示例、比较对象或选项。被引网站是独立来源对象。在选项中被选中，以及针对买方需求获推荐，均需单独解读；名称计数不能证明任何一项。
保留问题、完整回答、日期、接口与已知搜索条件。确认提及指向贵组织，而非同名企业、母集团或媒体。记录其角色：示例、比较对象、来源或被推荐服务商。
只有有效回答及相关问题中的缺席才可解释。系统未回答属于缺失证据；问题要求您不提供的服务时，未入选可能合理。
| 问题类型 | 可测试什么 | 须另行区分 |
|---|---|---|
| 点名公司 | 正确实体的识别与描述 | 未点名情况下的发现 |
| 说明买方需求 | 相关服务商是否出现 | 该问题在客户中的流行程度 |
| 要求来源 | 哪些对象被明确引用 | 对企业的推荐 |
| 询问应选择谁 | 选项在特定条件下是否适合 | 顺带提及或回答顺序 |
解读一次提及时，应先阅读角色区分：示例、被引来源与获推荐的服务方，分别代表不同的关系。
如果名称或域名存在歧义，应先解决实体归属，再将一次出现计为公司被发现。
改善可以证明的内容
比较自有描述与可靠外部描述，核实正式名称、服务、经营市场及集团与经营品牌关系。媒体或公司视频支持相关事实时，检查具体主张和归属。社交平台域名不能证明系统查看了您的频道；外部提及也不等于独立验证全部主张。
确认公开信息清楚标识组织，并说明真实服务、地点与关系。让重要主张易理解且有证据支持，检查自有页面与可靠外部描述之间的矛盾。
涉及 ChatGPT 搜索时，应区分搜索访问与模型训练。OpenAI 为搜索和训练设置不同爬虫。实际问题是相关公开页面能否用于预期搜索，而非允许训练爬虫是否可以买来或保证提及。
这些检查可识别团队或代理机构的潜在工作，不证明某个页面特征导致入选。
来源： OpenAI 爬虫文档
评估有价值的下一步
AAI Kernel 可综合调查发现问题、实体匹配、角色、竞争者和来源支持，再将发现转成实践任务书。管理层决定重要市场情境；团队或代理机构解决有依据的事实或访问问题，记录后续基线。委托目标是对入选问题作出更有依据的决策，并保留未解问题。
公司缺席时，用缺席指南定位问题；名称出现但网站未被引时，独立调查来源引用；企业可见却未被视为适合时，转向推荐问题。
有用委托界定相关问题集合、核验实体匹配，并检查来源与竞争背景，形成澄清、调查或测试的优先事项，同时附上限制。选择广泛优化计划前，先与我们讨论组织位置。
如果公司仍未出现，缺失排查指南会先检查身份、买方相关性与观测有效性，再判断是否存在发现方面的缺口。
组织研究路径将具有实际影响的发现问题与非公开诊断相衔接。如果需要调查，可通过联系我们提供相关的已留存回答及其影响的决策。
常见问题
- 哪些证据值得澄清？
- 确认有依据的问题后，澄清并支持相关公开事实。任何单项改变都不保证被提及。
- 如何评估变化？
- 保留基线并比较兼容观测，报告变化而不自动宣称干预效果。
探讨公司在 ChatGPT 中的出现情况
请说明期望公司出现的服务、市场及买方情境。我们可评估值得调查的发现与身份问题。