NiubiGEO：开源 AI 品牌可见度与竞品监测工具，把 GEO 报告的黑盒交到你手里

当用户向 ChatGPT、Claude 或 Gemini 询问「推荐一个好用的工具」时，你的产品会被提到吗？如果会，模型把它描述成了什么？又有谁和它一起出现在答案里？大多数团队只能看到一个漂亮的总分，却看不到模型到底读了哪些页面、为什么推荐了竞品。NiubiGEO 正是为此而生的开源项目：输入一个域名，就能比较不同大模型怎么描述你的产品、推荐了谁、引用了哪些来源，全程可追溯到原始回答。

NiubiGEO 由 GitHub 用户 Albert-Weasker 发布，采用 Apache-2.0 协议，核心用 TypeScript 编写，主打自托管 + 自带 API Key + 证据可查。仓库于 2026 年 9 月初创建后迅速升温，上线数日便收获超过 2100 颗 star，目前在近一周新建的高星开源仓库中相当靠前。

一、NiubiGEO 是什么

NiubiGEO 的核心定位是一句话：Does AI recommend your product? Who shows up instead?（AI 会推荐你的产品吗？那顶替你出现的又是谁？）。它是一个开源工具，用于追踪品牌在 AI 回答中的可见度（AI brand visibility）和与之相关的竞品情况，属于近年兴起的 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）领域——即研究并优化产品被 AI 搜索与助手提及、描述和推荐的概率。

它能帮你弄清四件事：

AI 如何看你的产品。 它把你的品牌叫什么？认为你做什么？不同模型的说法是否一致？

还有谁一起出现。 每个模型把哪些产品与你的关联起来？在关键词测试里出现的是你还是竞品？

它把哪些词和你绑定。 对比模型关联到你的品牌与其他产品的关键词，找出值得深挖的差异。

结果从哪来。 查看模型原始回答、引用来源以及多次测试间的变化，而不是只信一个「得分」。

二、怎么用：从一条回答到持续观察

NiubiGEO 的思路是从一次侧写逐步扩展成熟，操作路径清晰：

1. 输入域名。 为你的产品创建一个独立项目，测试前即保存。

2. 选择模型。 搜索并挑选一个或多个 OpenRouter 上的模型，并可为每个模型单独开关联网搜索。

3. 保存配置并开始测试。 各模型独立作答，即使某个模型失败，其它结果仍然保留。

4. 打开结果。 你可以在同一界面查看描述、竞品、关键词与来源，打开原始回答核验结论。

5. 持续观测。 确认想长期跟踪的关键词，跑关键词测试，也可以设置定时任务做可比对的重复测量。

想先看效果？项目内置了 20 个真实案例（从 Notion、Figma 到 PostHog），无需安装、无需 API Key 就能直接浏览——每个案例都附带测试条件、原始答案、截图以及失败与未解决项。要用在自己产品上，则需要 Node.js 22+ 和一个自备的 OpenRouter API Key：

git clone --branch v0.2.0 --depth 1 https://github.com/Albert-Weasker/niubigeo.git
cd niubigeo
npm ci
cp .env.example .env   # 填入 OPENROUTER_API_KEY
npm run server         # 打开 http://localhost:8787 创建项目

偏好容器化部署的话，项目提供官方 Docker 指南与打包好的容器镜像。