从 Prompt 层级洞察真实用户意图
- 分析品牌在真实 AI Prompt 中的呈现方式，包括可见度、排名与情绪反馈。帮助你理解用户真正关心的问题，而不只是关键词层面的假设。
用户意图提示词分析品牌可见度
为小型机构最佳的企业级SEO工具
AI排名
#1
TOP可见性
90%
声量份额
32%
引用分享
15%
情感积极（85%）
漏斗: TOFU拆解真实提问，理解需求是如何形成的
通过查询词、决策阶段与查询扇出，理解需求的深度与价值。
商业的
识别问题所处的决策阶段
- 将 Prompt 按 TOFU、MOFU、BOFU 阶段进行分类，区分认知、比较与决策意图。聚焦更接近转化的问题，或更适合用于长期认知建设的内容方向。
需求漏斗决策阶段
TOFU
考量
什么是...MOFU
比较
A vs BBOFU
决策
定价查询扇出深度分析
- 观察 AI 如何将一个问题扩展为多个子问题和探索路径。分值越高，代表需求越复杂，也往往意味着更高的内容与产品布局价值。
查询扇出提示词工程
风险与合规
SOC2类型II
GDPR处理
技术范围
API集成
遗留支持？
商业的
企业版
席位授权
扇出计数
8.4x
高价值不同 AI 平台的答案结构差异
- 对比 ChatGPT、Claude、Perplexity 等平台对同一问题的拆解方式与侧重点。判断在哪些平台需要更系统化的内容结构，而非简单复用通用答案。
平台差异内容结构
ChatGPTClaudePerplexity
AComp A
25%46%29%Y您的品牌
55%30%15%Comp B
25%17%68%CComp C
40%21%39%DComp D
46%32%22%趋势变化中的需求信号
- 追踪查询量与趋势变化，识别正在增长、趋于稳定或逐步衰退的问题。为内容与产品投入提供时间维度上的决策依据。
趋势信号需求时机
↑可见度 +12%
AI 查询规模
2,400/mo
难度低
操作优先级高
提升品牌可见度
常见问题
我们已整理了最重要的信息，以帮助您最大化您的体验价值。
查询扇出指的是 AI 在回答一个问题时，为生成最终答案所展开的研究路径，包括拆解出的子查询数量以及引用的信息来源数量。 在 Dageno AI 中，Query Fanouts基于 RAG（检索增强生成）架构 和多智能体工作流，模拟 AI 的查询拆解与并行检索过程，记录子查询数量、引用来源及趋势变化，真实还原 AI 的研究路径。
查询扇出越高，说明 AI 需要拆解更多子问题并参考更多来源，问题背后的研究深度与决策复杂度也更高。 在 Dageno AI 中，高扇出主题通常意味着更高的决策价值。如果品牌在这些问题中的引用率较低，往往是优先布局的关键机会。
关键词分析关注“用户搜索什么”；查询扇出关注“AI 如何研究问题”。 Dageno AI通过模拟 AI 的拆解与检索流程，展示子查询结构、引用来源分布及平台差异，让你看到的不只是搜索量，而是 AI 的决策链路。
高价值机会通常是“高扇出 + 低品牌引用”的提示词。 Dageno AI会自动识别这些研究深度高但品牌缺席的场景，帮助你优先布局内容与产品页面，提高在 AI 回答链路中的可见度与引用概率。
查询扇出可用于判断问题是否值得投入、制定内容与 GEO 优先级、以及提前预判用户的下一步提问方向，帮助品牌在 AI 回答链路中提前占位。
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