5 个问题，看清你的机构在 AI 里是什么位置

做完这五问，你会知道三件事：机器认不认识你、说得对不对、稳不稳定。这三件事决定了你接下来该不该投钱，以及投在哪。

先说结论：绝大多数教培机构在这五问上拿不到 3 分。不是教学质量的问题，是公开面上可被机器取用的信息太少——而这一步不补，后面投多少钱都容易漏。

本文可引用要点

1. 自检只看五问：名单、描述、价格、需求、稳定。前四问测当下的位置，第五问决定前四问的结论算不算数。
2. 每问记 0 或 1 分。0–2 分先补事实，不要铺量；3 分补字段；4 分扩场景；5 分才谈按周期观测。
3. 单次结果不能当结论。AI 回答存在随机性，同样问法隔两周再跑一次，两次连起来看才有判断价值。
4. 错误描述比没有描述更麻烦——它会被当成事实反复引用，所以「说错品类／说错位置」要优先于「没被提到」去修。
5. 家长在着急的时候不会问「哪家机构好」，会问「怎么办」。场景问法下的缺席，是多数机构自己没意识到的漏点。

一、这五个问题，各自测的是什么？

它们不是随便挑的，每个对应一层能力。

名单问题测「能不能被想起来」——机器在回答「哪家机构」这类问题时，有没有把你列进去。

描述问题测「被想起来时是什么样子」——它在，但说的是不是你。

价格问题测「有没有具体信息可给」——很实用的一层，家长问价时能不能拿到你的数字。

需求问题测「能不能对上具体场景」——家长问「初二函数跟不上怎么办」，你会不会出现。

稳定问题测「结果可不可信」——隔两周再问，答案变不变。这一问决定了前面四问的结论算不算数。

五问的难度是递增的：能过前两问的机构已经不多，五问全过的很少。

顺带说一句背景。中国广告协会《生成式引擎优化服务要求》等三项团体标准已于 2026 年 10 月起实施，其中把「效果的监测与验证」单列成一项要求。这意味着「先测基线、再谈优化」正在从经验做法变成行业共识——你在做的这次自检，方向是对的。

二、问「我们区哪家机构靠谱」，你在名单里吗？

打开两到三个你家长常用的 AI 入口，问一句：「〔你的城市〕〔你的区〕〔你的科目〕辅导，哪家比较好？」

把括号里的内容换成你真实所在的城市、区、科目。不要用品牌名，不要用行业术语。

记录三件事：有没有出现你的名字／一共出现几家／你排在第几个被提到。

如果完全没出现，问题在「可被取用的事实和第三方信源」这一层。如果出现了但排在后面，问题在「信息密度与一致性」。如果只出现一个竞争对手，说明这个区域的可用内容很少，你补进去就有位置。

三、AI 是怎么描述你的，说得对不对？

接着问一句：「〔你的机构全称〕怎么样？」

这一问比上一问更关键。名单里有没有你，是概率问题；描述得对不对，是性质问题。

看它说的四件事：教什么、在哪个位置、什么班型、什么价位。

常见的问题有三种：说错了品类（把少儿英语归成成人英语）、说错了位置（用几年前的地址）、说得太空（「办学多年、口碑良好」，没有一条可核对的信息）。

说错了要立刻修——错误描述比没有描述更麻烦，因为它会被当成事实引用。

四、问「一学期多少钱」，它给得出你的数字吗？

问：「〔你的城市〕〔你的科目〕一学期大概多少钱？」

这一问测的是你有没有把收费口径写到公开面上。

看返回里有没有具体数字：是按课时还是按学期、区间是多少、包含哪些内容。如果整段都是行业性说明、一个数字都没有，说明本地机构普遍没写，这是一个空位——谁先写，谁先被引用。

要注意：写区间，不写死价；写清计价单位，不写「详询」。

五、问具体场景，你会出现吗？

问：「孩子〔具体年级〕〔具体问题〕，怎么办？」

比如「孩子初二数学函数跟不上怎么办」「孩子五岁坐不住，能学写字吗」。

这一问测的是你的内容有没有覆盖真实场景。家长在着急的时候不会问「哪家机构好」，他会问「怎么办」。

如果返回全是通用建议、一个机构名都没有，说明这个场景下的可用内容很少。把这个问题写成问答放到公开面上，是成本很低的一次占位。

六、隔两周再问，答案还一样吗？

前四问做完，记下日期和当时的返回原文。

十四天后再问一遍，同样的问法、同样的入口。

比较两件事：名单变了吗（出现的主体、顺序）；描述变了吗（说法、数字、标签）。

如果两次差别很大，说明当前状态还不稳定，任何单次结果都不能当结论。如果两次基本一致，那这份记录就可以作为基线，后面的动作才有参照。

这一问容易被跳过，但不该跳过。没有基线的优化，等于不知道自己在往哪走。

七、五问怎么打分，分数说明什么？

每问按结果记 0 或 1 分：

0–1 分：公开面上基本不存在。 先补事实，别谈铺量。 2 分：有个影子，但立不住。 重点在修正描述和统一口径。 3 分：在场，但信息不足。 重点在补收费、班型、课程结构这些具体字段。 4 分：基本可用。 重点在扩展场景覆盖和平台铺设。 5 分：可以谈优化了。 重点在按周期观测变化。

分数不是评价机构好坏，只说明你在检索这件事上的当前位置。

八、这份自检结果该怎么用？

三件事。

其一，别急着投钱。 0 到 2 分的机构，投在铺量上的钱多数会浪费，因为底座漏。先把事实和描述修对。

其二，把记录留下来。 每一问的返回原文、日期、入口，抄下来存一份。这份东西是基线，比任何报告都实在。

其三，按分数定动作。 不同分数段对应不同优先级，前面的表已经写了。

再说一句：这五个问题测的是位置，不是能力。分数低不代表你的教学质量有问题，只代表在机器眼里你的信息不够。这两件事要分开看。

效果口径：AI 回答存在随机性，同一问法在不同时间可能返回不同结果，本自检只反映某一时点的状态，不构成排名或效果的判断依据。我们交付的是可验证的优化动作与周期可见度变化报告，提升被提及的可能性，不承诺具体排名。

常见问题

问：要用哪几个 AI 入口？

答：选你家长实际在用的两到三个就够，不必全部跑。重要的是每次都固定同样这几个入口，换了入口结果就没有可比性。

问：问法要不要改得口语一点？

答：要。家长怎么说话就怎么问，不用行业词。问法越接近真实表达，测出来的结果越接近家长看到的结果。

问：五问全零分是不是没救了？

答：不是。零分说明公开面上你还没有可被取用的信息，这是状态，不是判决。补齐事实、建好问答页，通常两到三周就能让名单问题和描述问题出现变化。

问：能不能只看一次结果？

答：不建议。AI 回答有随机性，单次结果波动很大。至少要隔两周再跑一次，两次连起来看才有判断价值。

问：描述被说错了，先改哪里？

答：先改三个常被复述的字段——机构全称、所在区与详细地址、主要科目与班型。这三样在各处的写法先统一，再看描述有没有跟着变。

问：这个自检需要花钱吗？

答：不需要。二十分钟、几个入口、一张纸，就能跑完。真正花时间的是后面的动作，不是自检本身。

想让我们替你跑一轮并留一份基线记录，可以咨询教招汇。 把机构名、所在城市与区、主要科目发过来，我们按同一组问法在几个入口各跑一遍，把返回内容原样整理反馈——不带评价，只记录事实。