监控Prompt
监控Prompt 是 MaxAEO 每天拿去询问各个 AI 平台的问题清单。你在产品中心的「Prompt 管理」Tab 维护这份清单，系统按清单逐条向所选 AI 平台提问，再统计回答中你的品牌被提及的情况——提及率、竞争排名、平均位置等所有指标，都建立在这份清单之上。
可以说，Prompt 清单的质量直接决定了监控数据的质量：清单越贴近真实用户的问法，数据就越能反映你的品牌在 AI 搜索中的真实表现。
Prompt 不是关键词
Section titled “Prompt 不是关键词”如果你做过 SEO，第一反应可能是把关键词搬过来当 Prompt。这是最常见的误区——用户向 AI 提的是完整的问题，不是关键词。
拿“少儿英语网课”举例：
| 传统搜索（关键词） | AI 搜索（完整问题） |
|---|---|
| 少儿英语网课 | 少儿英语网课哪家比较好？ |
| 少儿英语网课 价格 | 给 6 岁孩子报英语网课，一年大概要花多少钱？ |
| 少儿英语网课 对比 | A 品牌和 B 品牌的少儿英语课有什么区别，怎么选？ |
同一个关键词背后可能藏着十几种不同的问法，每种问法 AI 给出的推荐都可能不同。所以写 Prompt 时，请把自己代入目标用户，写下他们真的会打进对话框的那句话——带场景、带约束、带疑问词，而不是几个名词的堆砌。
界面速览：Prompt 管理 Tab
Section titled “界面速览：Prompt 管理 Tab”进入「产品中心」，顶部概览区的**「Prompt配置」卡片显示当前已配置的监控Prompt 条数；切到「Prompt 管理」**Tab 即可看到完整列表。
列表按行展示每条 Prompt，包含以下几列：
- Prompt：问题原文；
- 意图：该问题所属的意图分类（见下文九类意图），未设置时显示“无意图”；
- 国家：该 Prompt 面向的国家/地区标记；
- 添加日期：加入清单的时间；
- 操作：编辑与删除入口。
添加 Prompt
Section titled “添加 Prompt”-
在「Prompt 管理」Tab 点击**「添加Prompt」**。
-
在输入框中填写要监控的问题——写完整问句，模拟真实用户的问法。
-
按需选择意图（可选）与国家，点击「添加」。
编辑、删除与搜索
Section titled “编辑、删除与搜索”- 编辑：点击某行的编辑操作，可修改 Prompt 文本、意图与国家；
- 删除：点击删除操作并确认，该 Prompt 从清单中移除；
- 搜索：清单较长时，用顶部的「搜索Prompt…」输入关键字快速定位；未找到匹配时点「清除搜索」恢复完整列表。
九类意图：给每条 Prompt 贴上标签
Section titled “九类意图：给每条 Prompt 贴上标签”添加或编辑 Prompt 时可以为它选择一个意图分类，共九类：
| 意图 | 典型问法示例 |
|---|---|
| 产品推荐 | 少儿英语网课哪家比较好？ |
| 品类咨询 | 孩子几岁开始上英语网课合适？ |
| 功能了解 | X 品牌的课程支持回放吗？ |
| 产品对比 | A 品牌和 B 品牌怎么选？ |
| 品牌评价 | X 品牌靠谱吗？ |
| 用户口碑 | X 品牌的家长评价怎么样？ |
| 价格咨询 | 少儿英语网课一年大概多少钱？ |
| 售后服务 | X 品牌可以随时退费吗？ |
| 购买渠道 | X 品牌的课在哪里买比较划算？ |
意图不是摆设：在提及率分析的监控详情表里，每条 Prompt 都会带着意图展示，你可以据此看出“AI 在推荐类问题里不提我，但在口碑类问题里提我”这类结构性差异，从而针对性地补内容。不确定归哪类时也可以先不选，稍后编辑补上。
三层方法论：认知、考虑、决策
Section titled “三层方法论：认知、考虑、决策”九类意图之上，MaxAEO 用认知层/考虑层/决策层三层来组织 Prompt——它对应用户从“产生需求”到“下单购买”的完整旅程，新建产品线向导自动生成的首批 Prompt 就是按这三层分组的：
- 认知层（品类与需求）：用户刚意识到需求，还不知道有哪些选择。问的是品类问题，通常不含任何品牌名，如“少儿英语网课哪家比较好”。这一层决定 AI 会不会主动把你介绍给新用户；
- 考虑层（对比与评测）：用户已锁定几个候选，正在横向比较。问的是对比与评测问题，如“A 品牌和 B 品牌怎么选”。这一层决定 AI 在候选清单里怎么排你；
- 决策层（购买与评价）：用户基本选定，在确认最后的顾虑。问的是价格、口碑、售后、购买渠道，如“X 品牌可以退费吗”。这一层决定 AI 会不会在临门一脚时劝退用户。
九类意图大致落位：品类咨询、产品推荐偏认知层；产品对比、功能了解偏考虑层；品牌评价、用户口碑、价格咨询、售后服务、购买渠道偏决策层。搭清单时对照这个框架检查覆盖面，比逐条空想更高效。
写好 Prompt 的四个建议
Section titled “写好 Prompt 的四个建议”-
模拟真实用户的问法。写用户真的会问出口的完整句子，带上人群、场景和约束（“给 6 岁孩子”“预算一万以内”“在上海”）。越接近真实问法，监控结果越有参考价值。
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覆盖不同购买阶段。别把清单全部堆在某一层。只监控认知层，你不知道用户对比时 AI 怎么评价你；只监控决策层，你不知道 AI 有没有把你介绍给新用户。对照三层方法论把每一层都铺上若干条。
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别只写含品牌名的问题。这是仅次于“关键词心智”的第二大误区。含品牌名的问题（“X 品牌怎么样”）只能测出 AI 对你的认知与评价；不含品牌名的品类问题（“这个品类哪家好”）才能测出 AI 会不会主动推荐你——而后者恰恰是 GEO 的核心战场。健康的清单里，不含品牌名的问题应当占相当比例。
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善用意图分类保持均衡。给每条 Prompt 都选上意图，之后在列表里按意图检视各类的条数分布，哪类偏少就补哪类。
不想逐条手写？让 GEO锦囊帮你生成
Section titled “不想逐条手写？让 GEO锦囊帮你生成”如果清单还很空、或者你担心遗漏了值得监控的问法，可以使用 GEO锦囊：输入品牌官网 URL，系统会抓取网站内容、发现搜索主题、查询搜索热度，并按认知层/考虑层/决策层生成一批带热度分的候选 Prompt，勾选后一键“添加到产品线”批量写入当前清单（同样受 Prompt 条数配额限制）。详见 GEO锦囊。