一个测验并不能反映一个人一生的情况。
同一问题，在不同时段、不同渠道以及各种表述形式之下，可能会得到不一样的结果。
造成结果的原因有以下几点：
用户的问题具体表述为：
平台检索范围；
- 模型版本；
内容更新的时间；
公开信源的变化；
用户上下文。
所以一次发生或者一次不发生的都不能作为唯一的评判依据。
建议关注五个方面的数据
1、品牌出现问题的情况
企业在目标问题中的表现情况是怎样的？企业的名称有没有出现在目标里，并且这个位置是不是固定的呢？
2、企业的描述是否准确
人工智能对公司的主体、产品的服务和所处的服务地区进行说明时是否有误。
3、问题涵盖面
企业在哪些认识、对比与选择的问题上会被提到。
4、引用来源的质量
AI所用的信息来源是企业的官方网站或者可以信赖的媒体机构，或者是信息不完备的第三方网站。
5、业务承接状况
当用户来到网站之后，能否很快地了解业务情况，并且能找到有效的联系方式。
建立起固定的复核制度
企业在开始的时候就可以设定一些20到50个的问题为基准，在之后的时间里不断地去记录各个平台上所得到的答案的结果。
PGZM普光智媒建议把测试时间、问题原话、平台名、品牌出没状况、描述错误以及引述出处都进行整理汇总，并且要对长时间的变化情况进行分析研究。
FAQ
Q：品牌的出现频率越高越好吗？
不一定。准确、相关的并且可以产生有效的认识，要比单纯的出现频率更加重要。
Q：GEO多长时间可以得到结果呢？
由于受到了网站抓取、内容基础、行业的竞争以及平台的变化等多方面的影响，在进行观测的时候要按照一定的阶段来观察。
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