NiubiGEO 是一款开源、支持自托管的 AI 品牌可见度检测工具。它通过模型 API 查看 AI 如何介绍你的产品、回答中还出现了哪些品牌，以及附带了哪些引用来源，方便你了解产品在 AI 回答中的呈现情况。
使用时，可以先输入产品域名，看看不同模型如何介绍这个网站；再确认要测试的关键词，观察不点名品牌时，回答中出现了哪些产品。这两种测试分别帮助你了解“AI 怎么描述你”和“同类话题下还会出现谁”。
这些记录来自所选模型的 API 回答。查看结果时，留意模型和联网设置，它们与 ChatGPT、Claude 或 Gemini 网页端的回答可能不同。
NiubiGEO 能帮你看什么？
测试完成后，NiubiGEO 会把产品描述、竞争对象、关键词、引用来源和历史记录分别整理出来。查看报告时，可以从下面五个问题入手：
1、AI 有没有说对你的产品？看看它把你的产品当成什么工具，有没有遗漏主要功能，或写出你并不提供的服务。不同模型的描述也可以放在一起比较。
2、回答里还出现了哪些产品？查看模型把哪些产品与你放在一起，再判断它们是不是你真正关心的竞争对手。
3、不提品牌名时，谁会出现在回答里？选好待测关键词后，可以查看哪些产品被提到、哪些获得了明确推荐，以及你的产品有没有出现。
4、回答附了哪些链接？打开原始回复，分别查看服务商返回的引用和正文中的普通链接，了解模型当时提供了哪些相关页面。
5、再次测试后有什么变化？保留每次测试记录，可以比较不同时间的产品描述、品牌提及和引用来源。
AI 提到品牌，就等于在推荐吗？
不一定。品牌名称出现在回答里，只能说明它在这次回答中被提到；是否构成推荐，还要看 AI 有没有把产品和用户需求联系起来，并给出选择它的理由。
1、只是提到品牌：回答把产品列在一串名称中，但没有说明它适合什么人或解决什么问题。
2、给出推荐理由：回答把产品与价格、团队规模或具体需求联系起来，并解释为什么值得考虑。
3、附上相关链接：回答给出了官网、评测或社区页面，可以打开查看页面内容，但不能仅凭链接判断它就是推荐原因。
所以，查看结果时不要只数品牌出现了几次，还要看它在哪个关键词下出现、AI 如何描述它，以及有没有明确的推荐理由。
不想马上部署，可以先看官方案例
NiubiGEO 项目整理了 20 组真实域名案例，其中包括 Notion、Figma 和 PostHog。没有安装环境或 API Key，也可以先看看模型回答、引用来源和最终报告是怎样呈现的。
以 Figma 为例，项目使用“Prototyping”进行关键词测试。部分回答只解释了原型设计是什么，另有回答直接提到了 Figma。这个差别正好说明：AI 理解一个话题，不代表它一定会在回答中给出具体产品。
这 20 组案例中，10 组完整完成，10 组只完成了部分测试，其中 11 组包含关键词测试。没有跑完的结果和无法确认的内容也保留了下来，因此既能看到完整报告，也能了解测试中可能遇到的情况。
NiubiGEO 怎么部署，费用怎么计算？
NiubiGEO 是一个采用 Apache-2.0 许可证的开源项目，可以部署在自己的电脑或服务器上。测试产品时需要自备 API Key，除了模型调用费用，长期使用还要考虑服务器、更新维护和数据备份等成本。
部署需要准备什么？
目前v0.2.0 提供 Docker 镜像，也支持在 Node.js 22 及以上版本中运行。按照官方的入门配置，需要准备一个 OpenRouter API Key；配置完成后，就可以在浏览器中打开工作台、选择模型并开始测试。
如果需要定时测试，还要按照 Docker 部署文档启动监测 Worker。配置完成后，它会按设定时间运行测试并保留记录。
如果你平时用过 Docker，或会安装 Node.js、编辑配置文件，可以按照 v0.2.0 安装说明操作。初次接触自托管的读者，需要留出一些时间熟悉环境和处理配置问题。
模型与搜索调用怎么收费？
- 模型调用：不同模型的价格不同，问题数量、回答长度、参与测试的模型数量和重复测试次数，都会影响费用。
- 联网搜索：开启搜索后，可能还会产生搜索调用费用，具体取决于所选服务。
- 运行与维护：使用自己的电脑或租用服务器，成本各不相同。更新、备份和排查故障也需要时间。
作为参考，作者在 v0.2.0 发布说明中记录到一次覆盖 20 个域名的研究共进行了 204 次付费调用，包含预检，服务商费用约为 1.00 美元。这是那次研究的实际记录，并非每份报告的固定报价，也不包含你的服务器和维护成本。
自己使用时，可以先选一个模型，完成域名测试，再测试少量关键词，根据账户里的实际消耗估算后续预算。
自托管后，数据会发到哪里？
应用和测试记录保存在你部署的电脑或服务器上；生成回答时，测试问题等请求内容仍会发送到配置的 API 服务。按上述 OpenRouter 方式接入时，请求会经由 OpenRouter 调用所选模型。
自托管可以让你自行保存测试记录，但生成回答时，域名、关键词等请求内容仍会发送到配置的 API 服务。测试时不要使用客户资料或未公开的业务信息；如果要把工作台开放到公网，还需要配置访问控制。
两次检测结果不同，应该怎么看？
这次回答里出现了你的品牌，下次却没有，并不一定代表品牌曝光下降。NiubiGEO 的已知限制说明也说了，大模型回答存在变化，即使使用相同的采样设置，再次运行也不保证得到完全相同的结果。
如果想比较前后变化，尽量保持域名或关键词、模型、语言和联网设置一致，并记下测试日期。更换模型、关键词或联网方式后，新结果与旧记录的测试条件已经不同，不能只看品牌出现次数判断变化。
遇到排名或汇总数值异常时，可以打开原始回答，看看模型实际写了什么。v0.2.0 发布说明也记录了部分排名冲突问题，所以这类数值更适合用来查找原文，不宜直接当成确定的品牌排名。
NiubiGEO 适合谁用？
如果你的产品已经有官网，想检查 AI 能不能正确说出它是做什么的，或者想看看不点名品牌时，哪些同类产品会出现在回答中，NiubiGEO 比较适合这类需求。它还能保留原始回答，方便你核对产品描述、竞争对象和引用链接。
使用它需要满足几个基本条件：有可用的 OpenRouter API 账户，能够通过 Docker 或 Node.js 完成部署，并愿意自己查看和判断模型回答。需要长期观察时，还要维护运行环境和定时监测程序。
如果团队不想自行部署，或者需要现成的多人协作、权限管理和服务支持，可以再比较商业托管工具。选择时要看清数据来自模型 API 还是消费级网页端，以及能不能打开原始回答，而不能只比较报告里的分数。
NiubiGEO 源码与部署入口
NiubiGEO GitHub 项目主页：查看当前功能、快速开始和使用说明。
NiubiGEO v0.2.0 发布说明：查看版本功能、实际调用记录和已知问题。
NiubiGEO Docker 镜像：查看已经发布的容器版本。
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