SERVICE 02
诊断出"缺什么"之后，需要有体系地补。我们围绕品牌、核心品项、专家信息与用户高频问题，构建一套既能被人读懂、也能被大模型准确抽取的事实内容层。
内容不是越多越好，而是要覆盖真实意图、口径一致、可被机器抽取。我们用"矩阵"而非"堆量"的方式组织内容。
已完成或同步进行诊断、需要系统建设可被 AI 引用内容的企业；产品线复杂、专家/资质需要被准确呈现、或现有内容分散、口径不一致的团队。
不承接无事实依据的"软文"或夸大宣传内容生产；不代运营社媒投放。我们只生产、审核并合法分发基于已核验事实的内容。
以诊断问题库为地图，围绕品牌、品项、专家、问答四类意图搭建内容矩阵：统一实体与别名、拆分层级化事实、产出答案优先页面，并同步输出机器可读的结构化数据，使官网、知识库与内容源从同一事实层输出。
问题库中已被内容覆盖的比例。衡量"客户会问的，我们有没有答"。
关键事实能否被结构化数据清晰表达。衡量"机器能不能直接取到"。
官网、知识库、外源对同一事实的表述是否统一。衡量"说法打不打架"。
核心页面是否以"先给答案"的方式组织。衡量"机器取用成本高低"。
建立标准企业实体与消歧关系，固定品牌、品项、专家的官方表述。
将问题库归类为品牌、服务、比较、风险等问题类型并排定优先级。
拆分事实、主张、证据与有效期，形成可回溯的事实证据台账。
建设答案优先页面与知识中心，让关键信息前置且易取用。
生成 JSON-LD、JSON、Markdown 与 sitemap 等机器可读入口。
按意图分类的内容规划与已产出页面/文章清单。
事实、来源、有效期、审核状态与公开范围的对照表。
JSON-LD 等机器接口文件，便于模型与搜索引擎取用。
可被持续维护的问答与术语库页面骨架。
以问题库覆盖率、事实可抽取率与口径一致性三项量化结果作为验收口径，交付内容须能通过结构化数据校验。验收聚焦"内容是否真实覆盖了意图、是否可被准确抽取"，而非页面数量或阅读量。
所有内容须基于已核验事实，不生产夸大或无法佐证的表述；不包含付费媒体投放与社媒代运营；结构化数据仅描述真实存在的公开信息。
不是。文章是单点产出，矩阵是以问题库为地图、覆盖真实意图的体系化内容，并配套事实台账与结构化数据，目标是"可被准确引用"而非"被阅读"。
普通用户看到的是答案优先的清晰页面；结构化数据是为模型与搜索引擎准备的"机器入口"，两者同源，不增加你的维护负担。
可以。我们会基于现有信息架构做重构建议，尽量复用既有内容，只在缺口处补建，不缺的部分不重复建设。
事实带有效期与版本记录，到期或变化时触发复核与更新，确保模型取到的不是过期信息。
