前言¶
做品牌投放的人现在多了一条新链路：用户不再只搜百度、看网页，而是直接问豆包、Kimi、DeepSeek。品牌有没有出现在这些回答里、出现的是正面还是负面、引用的是哪些站点、和竞品被放在一起怎么比——这些问题传统 SEO 工具回答不了。下面介绍的这个 Skill 就是把这件事自动化：向六个 AI 搜索引擎提问，回收回答，量化分析，输出一份可交互的 HTML 报告。
这是什么¶
「品牌GEO分析」，坐标 @redfox-data/geo-analyzer-redfox，由红狐数据发布，版本 1.0.3，分类 data-analysis。
它解决的是品牌在生成式引擎（GEO，Generative Engine Optimization）中可见度的问题：一次任务里同时向豆包、Kimi、DeepSeek、元宝、千问、百度提问，从回答中提取品牌的出现率、情绪倾向、信源引用情况、竞品对比结果，最后生成交互式 HTML 报告。
SkillHub 页面显示评分 100000、下载 1611、安装 0，来源标记为 enterprise。
核心功能¶
官方简介里列出的能力，逐条如下：
1、六个 AI 搜索引擎并发提问：豆包、Kimi、DeepSeek、元宝、千问、百度。
2、品牌出现率分析：品牌在 AI 回答中被提及的比例。
3、情绪分析：回答中对品牌的正面 / 负面 / 中性倾向。
4、信源引用分析：AI 回答引用了哪些来源作为依据。
5、竞品对比：品牌与竞品在同一批问题中的对比表现。
6、输出交互式 HTML 报告，便于在浏览器中查看与分享。
触发词（官方给定）：GEO分析、品牌AI搜索分析、AI搜索引擎优化、品牌可见度、GEO、geo analyzer。
安装与启用¶
已抓取的官方资料里没有给出安装命令，也没有 Cursor / Codex CLI / Claude Code 的分端说明，这里不推测。拿到官方页面后，按其给出的命令或目录约定启用；该 Skill 带 requires_api_key=true 标签，说明使用前需要准备 API Key，具体配置字段以官方页面为准。
典型用法¶
按 Skill 的定位，一次典型的分析流程是：
1、准备好品牌名称、竞品名称和要提问的问题清单。
2、触发分析任务（用 GEO分析 / 品牌AI搜索分析 等触发词）。
3、Skill 向六个 AI 搜索引擎提问并回收回答。
4、从回答中计算出现率、情绪、信源引用、竞品对比四项指标。
5、生成交互式 HTML 报告。
需要说明的是，官方简介只描述了能力范围，没有提供可直接复制的提问样例，上面的步骤是按其功能边界整理的，具体参数和输出形态以实际运行为准。
适用场景与注意¶
适合谁：
- 关注品牌在 AI 搜索中可见度的市场、品牌、投放团队。
- 正在做 GEO 优化、需要周期性监测品牌 AI 表现的人。
- 想对比自家品牌与竞品在 AI 回答中位置的人。
需要注意：
- 需要 API Key，属于有依赖的 Skill。
- 六个搜索引擎的回答受模型版本、地区和登录状态影响，同一问题不同时间跑出的结果会有波动，适合做趋势对比而不是单次绝对值。
- AI 搜索的结果本身会变化，报告反映的是跑数那一刻的快照。
- 安装数目前为 0，评分来自 SkillHub 页面，属于平台展示数据。
结尾¶
这个 Skill 的价值在于把「品牌在 AI 搜索里表现如何」从人工抽查变成可重复执行的分析：一次提问、六路回收、四项指标、一份 HTML 报告。官方地址：https://api.skillhub.cn/redfox-data/geo-analyzer-redfox ，SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/redfox-data/geo-analyzer-redfox 。
