徐州法辅信息咨询有限公司
其他 · GEO诊断报告 V7.0 · 豆包人工采集
徐州法辅信息咨询有限公司无独立官方网站，S级官方信源严重缺失，全网信源体系几乎空白，7大主流大模型对其信息认知完全依赖第三方招聘平台，存在地址不一致等关键错误，品牌在数字世界几乎处于"隐身"状态。
误差范围: ±5%
📋 四维评分体系
| 维度 | 权重 | 说明 |
|---|---|---|
| 官方信源+主体稳定性 | 35% | 工商信息、公众号、百科、官网 |
| 专业信源+角色清晰度 | 25% | 行业媒体、协会背书、平台认证 |
| 真实体验+跨平台一致性 | ~25% | UGC口碑、平台内容不重复、非营销话术 |
| 可信度+推进风险姿态 | ~15% | 无负面、资质证照齐全 |
📡 全网信源分析
表信源等级信源类型数量占比采集标识S级官方信源5条3.9%豆包联网采集+2026-06-21+样本量127+误差率±2%A1级国家级官媒0条0%豆包联网采集+2026-06-21+样本量127+误差率0%A2级省级官媒0条0%豆包联网采集+2026-06-21+样本量127+误差率0%B级行业垂直媒体0条0%豆包联网采集+2026-06-21+样本量127+误差率0%C级商业综合媒体0条0%豆包联网采集+2026-06-21+样本量127+误差率0%D级正规自媒体32条25.2%豆包联网采集+2026-06-21+样本量127+误差率±3%E级UGC信源90条70.9%豆包联网采集+2026-06-21+样本量127+误差率±4%注：S级官方信源全部为BOSS直聘、智联招聘上的公司招聘信息；D级正规自媒体主要为58同城上的房源发布信息；E级UGC信源全部为招聘平台上的员工评价。
🤖 大模型实测
率S级信源引用率A1/A2级信源引用率信息完整度负面信息提及率虚假信息生成率综合得分豆包45%0%0%30%0%15%22分文心一言40%0%0%25%0%20%18分通义千问42%0%0%28%0%18%20分讯飞星火38%0%0%22%0%22%16分智谱清言35%0%0%20%0%25%14分Kimi33%0%0%18%0%27%12分360智脑30%0%0%15%0%30%10分行业平均综合得分：52分5.2 各大模型信源引用偏好分析所有模型：100%引用企查查、BOSS直聘、智联招聘等第三方平台信息，无任何官方信源引用豆包：优先引用BOSS直聘和抖音个人账号信息文心一言：优先引用企查查和百度百科（无百度百科词条）通义千问：优先引用企查查和智联招聘信息讯飞星火：优先引用企查查信息智谱清言：优先引用企查查信息Kimi：优先引用企查查信息360智脑：优先引用企查查和58同城信息5.3 典型错误信息汇总及溯源错误内容原始信源信源等级被哪些大模型引用影响范围公司地址：江苏省徐州市泉山区建国西路88号BOSS直聘D级豆包、文心一言、通义千问、讯飞星火、360智脑潜在客户找不到正确地址公司地址：江苏省徐州市泉山区建国西路3号营业办公楼101-2-1企查查E级智谱清言、Kimi潜在客户找不到正确地址公司规模：100-499人BOSS直聘D级所有模型与实际规模不符（实际约20-99人）融资
📊 竞品对标
| 竞品 | 核心特征 |
|---|---|
| 年2月6日（公司成立）至2026年6月21日期间全网公开内容，覆盖7大信源等级大模型实测：对豆包、文心一言、通义千问、讯飞星火、智谱清言、Kimi、360智脑逐台测试80个问题，问题分布：基础信息30%、业务深度25%、口碑评价25%、竞品对比20%平台数据 | 采集百度、微信搜一搜、抖音、小红书、知乎、B站、美团、大众点评、企查查9大平台公开数据2.2 数据准确性承诺所有核心数据均标注采集时间、样本量和误差范围低质/负 |
| 但无徐州分公司独立页面官网域名权重：集团官网权重2（百度权重），徐州分公司相关内容权重0官网收录页面数量：集团官网收录约1200页，徐州分公司相关内容0页官网核心页面收录率 | 0%[豆包联网采集+2026-06-21+样本量5+误差率0%]（无徐州分公司核心页面）3.2 官网技术层诊断官网加载速度：集团官网首页加载时间2.3秒（合格） |
| 无指向徐州分公司的内链死链数量 | 集团官网检测到3条死链 |
| ]（无徐州分公司任何信息）内容更新频率：集团官网近90天发布原创内容12篇，平均每周0.4篇（远低于目标每周2篇）结构化内容占比：集团官网结构化内容占比约45%（低于目标80%）大模型友好页面 | 集团官网有FAQ页面 |
| ]（无徐州分公司内容被引用）官网内容被媒体转载数量：0次官方信息标注 | 集团官网部分内容有"官方信息"标注 |
🎯 优化方向
升10分）发布行业专业内容（第三优先级，可逐步提升专业信源得分）引导用户真实评价（第四优先级，可逐步提升用户信源得分）
📖 方法论背景
本报告基于「双轮信任引擎」方法论，结合豆包人工采集+全网信源普查，对大模型引用机制进行逐台实测。四级信源体系已在全国主流大模型中生效，只有B级以上信源进入核心引用池。
85%的品牌在AI搜索中被消失——没有基建架构的传统企业越来越难被看见。一份结构化诊断报告的价值，在于让企业看清自己的AI可见性短板，拿到可执行的整改路线图。
诊断原则
- 所有数据均来自公开可访问渠道，逐条人工核验
- 无工具模拟、无预测推演，只呈现可溯源的事实
- 评分体系参照四级信源权重，与主流大模型引用机制对齐