METHODOLOGY
GEO（生成式引擎优化）不是"让 AI 给好评"，而是让企业在被 AI 回答时，有准确、一致、可信的事实可供引用。方法的目标不是操纵模型，而是减少品牌事实缺失、实体混淆、来源不明和内容过期。
当客户在豆包、DeepSeek、通义、文心等大模型里问到你的品牌或行业时，模型给出的答案取决于它"读得到"且"信得过"的公开信息。信息缺、乱、假，结果就偏。我们的方法围绕"事实层"展开，让官网、内容、机器接口都从同一处审核过的事实输出。
GEO 与 SEO 不同：SEO 优化的是"在搜索结果里的排名"，GEO 优化的是"在 AI 生成答案里被准确引用的概率"。前者争夺链接位置，后者争夺事实可信度。对专业服务、医疗、法律、教育等行业而言，可信度比曝光更关键。
每一步都留下可复用资产——诊断确定缺口后再组合服务，不缺的部分不重复建设。
记录模型回答、来源和事实差异。
输入：品牌资料与问题集
输出：基线报告与风险清单
建立稳定实体与消歧关系。
输入：主体、别名和公开入口
输出：企业标准档案
分类品牌、服务、比较和风险问题。
输入：客户问题与决策场景
输出：问题库与优先级
拆分事实、主张、证据与有效期。
输入：已核验资料和来源
输出：事实证据台账
建设答案优先页面与后台。
输入：信息架构和已核验知识
输出：官网、知识中心和 CMS
生产、审核并合法分发内容。
输入：问题地图与专业来源
输出：内容与来源矩阵
生成 JSON-LD、JSON、Markdown 和 sitemap。
输入：公开已审核数据
输出：机器可读入口
记录样本、计算指标并回溯证据。
输入：固定问题和事实基线
输出：监测报告与纠错任务
定期复核、更新或下线。
输入：内容、证据和监测变化
输出：版本、日志和复盘记录
官网、知识库、内容和机器接口都从已审核事实层输出，避免各说各话。
每一项主张都关联来源、有效期、审核状态和公开范围，可被追溯。
模型与公开信息变化后，保留原始样本并生成纠错任务，防止信息过期。
诊断确定缺口后再组合服务；不缺的部分不重复建设。例如实体已统一的企业可跳过 02，事实库已完善的机构可直奔内容与监测。我们交付的是"可被复测的改善"，而不是一份千篇一律的清单。
方法落地后的真实表现，可到 案例展示 查看脱敏实证与实时可查看板。若想先评估自身在 AI 中的可见度，可申请一次免费诊断。
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