Đánh giá khả năng hiển thị thương hiệu của bạn trên AI với NiubiGEO

NiubiGEO là gì?

NiubiGEO là công cụ mã nguồn mở, tự lưu trữ, dùng để kiểm tra cách các hệ thống AI hiểu và đề xuất một sản phẩm. Bạn nhập một tên miền, xem thông tin thương hiệu và các câu hỏi của khách hàng được phát hiện, chọn một nhà cung cấp AI đã cấu hình, rồi tạo báo cáo dễ đọc về mức độ hiển thị của thương hiệu.

Không giống các công cụ quy mức độ hiển thị thành một điểm số khó giải thích, NiubiGEO giúp bạn dễ dàng tiếp cận bằng chứng. Các kết luận liên kết ngược đến câu hỏi kiểm tra, câu trả lời gốc của mô hình và mọi nguồn trích dẫn do nhà cung cấp trả về.

NiubiGEO Community Edition sử dụng API của các nhà cung cấp. Công cụ không tái tạo kết quả từ các giao diện dành cho người dùng như các trang web ChatGPT, Claude, Gemini hoặc Perplexity công khai.

Báo cáo kiểm tra cho thấy gì?

Báo cáo kiểm tra của NiubiGEO được thiết kế để trả lời các câu hỏi thực tế về kinh doanh thay vì đưa ra một bộ sưu tập lớn các chỉ số GEO trừu tượng.

• Nhận diện thương hiệu: Xác định các mô hình được chọn có nhận diện sản phẩm của bạn hay không và mô tả sản phẩm như thế nào.
• Khám phá đối thủ: Xem những sản phẩm nào xuất hiện khi khách hàng đặt câu hỏi về danh mục, so sánh hoặc đề xuất.
• Khoảng trống hiển thị: Xác định các câu hỏi liên quan mà đối thủ xuất hiện nhưng thương hiệu của bạn không xuất hiện.
• Phân tích nguồn: Xem xét các nguồn chính thức, cộng đồng và bên thứ ba có ảnh hưởng đến câu trả lời.
• Kiểm tra bằng chứng: Mở phản hồi AI gốc làm cơ sở cho từng kết luận trong báo cáo.

Dự án phân biệt các đối thủ đã được xác nhận với những tên gọi có thể chỉ liên quan lỏng lẻo. Dự án cũng cho phép bạn xem xét và chỉnh sửa câu hỏi trước khi thực hiện các lệnh gọi đến nhà cung cấp.

Tính năng chính

• Community Edition mã nguồn mở, được cấp phép theo Apache-2.0.
• Tự lưu trữ miễn phí bằng khóa API của nhà cung cấp do bạn sở hữu.
• Hỗ trợ nhiều nhà cung cấp và mô hình AI.
• Khám phá thương hiệu, bí danh, danh mục, từ khóa và đối thủ.
• Xác nhận câu hỏi trước khi chạy kiểm tra.
• Phân tích các đề xuất và trích dẫn do nhà cung cấp trả về.
• Báo cáo có thể truy nguyên về các câu hỏi và câu trả lời nền tảng.
• Giao diện, lời nhắc, phân tích và báo cáo bằng tiếng Anh và tiếng Trung giản thể.

Các nhà cung cấp được hỗ trợ

NiubiGEO hỗ trợ OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Perplexity, DeepSeek và các API tương thích với OpenAI. Tùy nhà cung cấp, công cụ có thể sử dụng tìm kiếm web gốc, tính năng tìm kiếm tích hợp, câu trả lời có cơ sở dữ liệu web hoặc các trích dẫn do nhà cung cấp trả về.

Một khóa OpenRouter có thể truy cập các mô hình từ nhiều nhà cung cấp, nhưng các yêu cầu tạo ra vẫn được gắn nhãn là kết quả từ OpenRouter API. Thông tin xác thực của các nhà cung cấp vẫn tách biệt: khóa OpenAI gọi OpenAI, trong khi khóa Gemini gọi Gemini.

Điều kiện tiên quyết

Phương pháp cài đặt nhanh nhất sử dụng Docker và Docker Compose. Bạn cũng cần ít nhất một khóa API của nhà cung cấp được hỗ trợ. Nếu muốn chạy trực tiếp mã nguồn, hãy cài đặt Node.js 22 trở lên.

• Git
• Docker cùng Docker Compose hoặc Node.js 22+
• Khóa API của ít nhất một nhà cung cấp được hỗ trợ
• Một tên miền hoặc trang sản phẩm cần kiểm tra

Cài đặt NiubiGEO bằng Docker

1. Sao chép kho lưu trữ

git clone https://github.com/Albert-Weasker/niubigeo.git
cd niubigeo
cp .env.example .env

2. Thêm khóa nhà cung cấp

Mở .env và thêm ít nhất một khóa API hợp lệ. Bạn không cần cấu hình tất cả nhà cung cấp.

OPENROUTER_API_KEY=
OPENAI_API_KEY=
ANTHROPIC_API_KEY=
GEMINI_API_KEY=
PERPLEXITY_API_KEY=
DEEPSEEK_API_KEY=

Ví dụ, nếu dự định sử dụng OpenAI, hãy điền OPENAI_API_KEY và để trống các mục của nhà cung cấp không sử dụng.

3. Xây dựng và khởi động ứng dụng

docker compose up --build

Khi dịch vụ sẵn sàng, hãy mở http://localhost:8787 trong trình duyệt.

Sử dụng image container đã phát hành

Một image alpha dựng sẵn có sẵn trên GitHub Container Registry:

docker pull ghcr.io/albert-weasker/niubigeo:v0.1.0-alpha

Bạn cũng có thể tải image được gắn thẻ latest:

docker pull ghcr.io/albert-weasker/niubigeo:latest

Cài đặt bằng Node.js

Nếu muốn chạy dự án mà không dùng Docker, hãy xác nhận Node.js 22 trở lên đã được cài đặt. Sau đó, sao chép kho lưu trữ, tạo tệp môi trường, cài đặt các phần phụ thuộc, chạy tự kiểm tra và khởi động máy chủ.

git clone https://github.com/Albert-Weasker/niubigeo.git
cd niubigeo
cp .env.example .env
npm install
npm run self-check
npm run server

Thêm khóa nhà cung cấp vào .env trước khi thực hiện kiểm tra. Nếu không có khóa đã cấu hình, NiubiGEO không thể tạo kết quả hiển thị AI thực tế.

Chạy lần kiểm tra đầu tiên trên giao diện web

1. Nhập tên miền: Cung cấp tên miền công ty hoặc một trang sản phẩm liên quan.
2. Xem xét kết quả khám phá: NiubiGEO xác định thương hiệu, bí danh, danh mục, từ khóa và các đối thủ tiềm năng.
3. Xác nhận các thực thể: Sửa thông tin thương hiệu và phân biệt đối thủ thực sự với những tên không liên quan.
4. Xem xét câu hỏi: Chỉnh sửa các câu hỏi đề xuất của khách hàng trước khi gửi bất kỳ yêu cầu nào đến nhà cung cấp.
5. Chạy kiểm tra: NiubiGEO gọi API của nhà cung cấp được chọn và phân tích câu trả lời cùng các nguồn được trả về.
6. Đọc báo cáo: Kiểm tra khả năng nhận diện thương hiệu, sự xuất hiện của đối thủ, các câu hỏi thương hiệu bị bỏ sót và bằng chứng hỗ trợ.

Báo cáo chính nhấn mạnh các kết luận ngắn gọn. Toàn bộ câu trả lời của AI được thu gọn theo mặc định, vì vậy bạn chỉ cần mở rộng khi muốn kiểm tra bằng chứng.

Chạy kiểm tra từ dòng lệnh

CLI hữu ích cho các bài kiểm tra cục bộ có thể lặp lại và các quy trình được viết bằng tập lệnh. Ví dụ sau kiểm tra example.com thông qua OpenRouter, sử dụng hai mô hình và tạo tám lời nhắc:

npm run audit -- \
  --domain example.com \
  --provider openrouter \
  --models openai/gpt-4o-mini,perplexity/sonar \
  --prompt-count 8

Thay thế tên miền, nhà cung cấp và mã định danh mô hình bằng các giá trị phù hợp với cuộc kiểm tra và thông tin xác thực đã cấu hình của bạn.

Thêm từ khóa, đối thủ cạnh tranh và câu hỏi tùy chỉnh

Bạn có thể định hướng cuộc kiểm tra bằng các từ khóa danh mục, đối thủ cạnh tranh đã biết và câu hỏi của khách hàng. Phân tách từ khóa và đối thủ bằng dấu phẩy. Phân tách các lời nhắc tùy chỉnh bằng dấu gạch đứng.

npm run audit -- \
  --domain example.com \
  --keywords "category keyword,buyer intent keyword" \
  --competitors rival.com,other.com \
  --prompts "What are the best tools in this category?|What are the alternatives?"

Theo mặc định, các báo cáo được tạo sẽ được lưu trong thư mục cục bộ runs/.

Cách diễn giải báo cáo

Kiểm tra mức độ nhận diện thương hiệu trước tiên

Hãy xem mô hình có xác định đúng sản phẩm hay không, xếp sản phẩm vào danh mục nào và bỏ sót những khả năng quan trọng nào. Việc nhận diện đúng không đồng nghĩa với việc mô hình hiểu chính xác định vị của thương hiệu.

Xem xét các đối thủ đã được xác nhận

Hãy chú ý đến những đối thủ liên tục xuất hiện trong các câu hỏi đề xuất hoặc tìm sản phẩm thay thế. NiubiGEO phân tách các đối thủ đã được xác nhận khỏi những thương hiệu có thể liên quan, giúp bạn tránh coi mọi công ty được nhắc đến là đối thủ trực tiếp.

Tìm những câu hỏi mà thương hiệu của bạn vắng mặt

Một khoảng trống về khả năng hiển thị hữu ích là câu hỏi phù hợp của khách hàng, trong đó các sản phẩm cạnh tranh được đề xuất nhưng thương hiệu của bạn lại không xuất hiện. Những khoảng trống này có thể cho thấy AI thiếu thông tin về định vị của bạn hoặc không liên kết sản phẩm với một trường hợp sử dụng cụ thể.

Kiểm tra nguồn và câu trả lời gốc

Hãy mở bằng chứng phía sau những kết luận quan trọng. Xác định xem câu trả lời dựa trên trang web chính thức của bạn, các cuộc thảo luận trong cộng đồng hay các trang của bên thứ ba. Trích dẫn chỉ giới hạn ở những nguồn do nhà cung cấp trả về hoặc được nêu rõ trong câu trả lời của AI.

Mẹo nâng cao để kiểm tra hiệu quả hơn

Sử dụng câu hỏi phản ánh ý định mua hàng

Các lời nhắc chung chung có thể không làm lộ ra những khoảng trống cạnh tranh hữu ích nhất. Hãy thêm những câu hỏi mà khách hàng thực sự đặt ra, chẳng hạn như đề xuất danh mục, sản phẩm thay thế, so sánh và yêu cầu theo từng trường hợp sử dụng. Luôn xem xét các câu hỏi được tạo trước khi bắt đầu gọi đến nhà cung cấp.

Kiểm thử nhiều mô hình hoặc nhà cung cấp

Các mô hình khác nhau có thể nhận diện thương hiệu, đề xuất đối thủ và trả về nguồn khác nhau. Kiểm tra với nhiều nhà cung cấp giúp bạn quan sát những khác biệt này, nhưng không nên coi kết quả là tương đương trực tiếp với các giao diện sản phẩm dành cho người tiêu dùng.

Duy trì điều kiện kiểm tra nhất quán

Đầu ra của AI mang tính ngẫu nhiên, vì vậy một lần chạy không tạo thành thứ hạng cố định. Khi đánh giá các thay đổi, hãy giữ tên miền, câu hỏi, nhà cung cấp, mô hình, ngôn ngữ và các điều kiện kiểm tra khác nhất quán nhất có thể. So sánh báo cáo chính thức trong cùng điều kiện được liệt kê là tính năng dự kiến, chưa phải khả năng hiện tại.

Chọn đúng ngôn ngữ

NiubiGEO hỗ trợ tiếng Anh và tiếng Trung giản thể. Ngôn ngữ được chọn ảnh hưởng đến giao diện, các câu hỏi giám sát được tạo, lời nhắc gửi đến nhà cung cấp, phân tích thương hiệu và đối thủ, cũng như báo cáo cuối cùng. Hãy sử dụng ngôn ngữ phù hợp với nhóm đối tượng mà bạn muốn điều tra trải nghiệm.

Hiểu giới hạn của kết quả API

Câu trả lời từ API của nhà cung cấp có thể khác với phản hồi hiển thị trong các ứng dụng web dành cho người tiêu dùng. Community Edition không mô phỏng người dùng theo khu vực hoặc giao diện web dành cho người tiêu dùng. Việc kiểm thử bởi con người, ảnh chụp màn hình, kiểm tra theo khu vực và các gói bằng chứng đầy đủ dành cho người tiêu dùng thuộc về dịch vụ được quản lý riêng được dự án mô tả.

Bảo vệ thông tin xác thực và dữ liệu báo cáo

Không bao giờ commit .env, khóa nhà cung cấp, lời nhắc riêng tư, báo cáo khách hàng hoặc các tệp nhạy cảm từ runs/ vào hệ thống quản lý mã nguồn. Dự án khuyến nghị báo cáo các vấn đề bảo mật riêng tư thông qua chính sách bảo mật.

Trạng thái dự án hiện tại

NiubiGEO hiện đang ở phiên bản v0.1.0-alpha. Quy trình kiểm tra cốt lõi đã hoạt động, nhưng giao diện, quy tắc báo cáo và cấu trúc dữ liệu có thể thay đổi.

Các khả năng hiện tại bao gồm kiểm tra với nhiều nhà cung cấp, xác nhận câu hỏi trước khi kiểm tra, phát hiện thương hiệu và đối thủ, lọc nguồn, báo cáo có thể truy vết và hỗ trợ song ngữ. Giám sát theo lịch, so sánh báo cáo, gói xuất báo cáo, SDK plugin cho nhà cung cấp và các nhà cung cấp bổ sung mới là những tính năng dự kiến, chưa khả dụng hiện tại.

Khi nào nên sử dụng NiubiGEO

NiubiGEO phù hợp khi bạn muốn thực hiện kiểm tra nguồn mở, kiểm soát mô hình và câu hỏi, chạy tự lưu trữ và truy cập trực tiếp vào bằng chứng phía sau mọi kết luận. Các nền tảng thương mại có thể phù hợp hơn khi bạn cần hạ tầng được lưu trữ, bộ dữ liệu độc quyền, báo cáo theo lịch, quy trình nhóm hoàn thiện hoặc tích hợp marketing rộng hơn.

Kết luận

NiubiGEO cung cấp một cách minh bạch để điều tra xem các hệ thống AI có biết đến sản phẩm của bạn hay không, chúng mô tả sản phẩm như thế nào, đề xuất những đối thủ nào và nguồn nào ảnh hưởng đến câu trả lời của chúng. Hãy bắt đầu với Docker hoặc Node.js, kết nối một nhà cung cấp được hỗ trợ, xem xét kỹ các câu hỏi và sử dụng liên kết bằng chứng trong báo cáo để biến những phát hiện về khả năng hiển thị trên AI thành các nhận định có thể kiểm chứng.

Để xem cập nhật, mã nguồn và hướng dẫn đóng góp, hãy truy cập kho lưu trữ NiubiGEO trên GitHub.