先确认现状，再谈优化
品牌进入 AI 答案的方式，和传统搜索里的排名并不完全一样。用户向 AI 询问推荐、对比、避坑或采购建议时，答案通常会直接给出品牌顺序、选择理由和风险提示。
在没有基线之前，团队很容易把个别回答当成整体判断。基线的价值，是把零散提问整理成可复查口径：当前有没有出现，排在第几，被怎样解释，竞品为什么靠前。
一份基线需要保留哪些证据
可用于汇报的基线不能只有一个分数。它至少应该保留问题文本、问题类型、采集平台、采集时间、回答原文、品牌位置、竞品同屏、评价语气和来源线索。
这些信息放在一起，才能解释“为什么是这个结果”。如果品牌没有出现，要回到问题和来源看缺口；如果品牌出现但不靠前，要拆出竞品被推荐的具体理由。
指标要和原文一起读
提及率说明品牌是否进入答案，首位率说明是否被优先推荐，评价倾向说明 AI 如何描述品牌，来源分析说明答案可能采信了哪些内容。单独看任何一个指标都不够稳。
ZerGeo 更强调指标和原文并排呈现。管理层可以看趋势，执行团队可以回到原始回答判断下一步补官网内容、媒体证据、问答资产还是行业解释。
基线如何进入持续复查
基线建立后，后续复查应该尽量保持问题集、平台范围和采集口径一致。这样才能判断变化来自内容优化、传播动作、平台变化，还是只是单次回答波动。
GEO 的执行节奏也会因此更清楚：先补缺席问题，再处理被竞品压制的场景，最后持续观察来源是否被 AI 采用。