公开方法与限制

方法:把AI回答当作分布测量,而不是一次问答截图

同一个问题的答案会随引擎、端、地区、检索状态和时间变化。方法必须记录这些条件,并用重复样本、证据状态和同口径复测约束结论。

不承诺排名 · 不制造事实 · 国内与国际分开测量 · 发布后同题复测

01

三个对象,四道闸门

事实账本记录企业能够主张什么,问题图谱记录用户真正想知道什么,基线测量记录AI当前相信什么。

企业事实与证据 − AI当前认知 + 用户决策问题 → 可诊断的差距

差距再归因到检索、抽取、信任和胜出,决定先做页面、证据、产品反馈、外部信源还是复测,而不是直接进入内容生产。

02

测量记录的最小条件

没有这些字段,数字不能进入正式基线或复测。

问题与权重

记录原始问句、问题层级、决策重要性和目标品牌/竞品。

引擎与产品端

记录引擎、Web或移动端、登录态/API、搜索增强状态和版本时间。

样本与原始留痕

记录有效/失败样本、提及、引用、位置、事实错误和原始回答引用。

地区与语言

国内、国际、国家、语言和市场分开,不把不同分母合成一个全球分数。

03

行动前预登记,行动后同口径复测

每个行动先写目标、依据、证据、市场、依赖、成功指标、复测问题和窗口。

  1. 冻结基线保留问题、引擎、端、地区、样本量和日期。
  2. 登记行动写清要改变哪条事实、哪个闸门和哪类公开信源。
  3. 执行与留痕记录页面版本、公开位置、审核结果和发布日期。
  4. T+复测优先使用同题、同引擎、同端、同地区,记录变化和不确定性。
  5. 归因裁决无对照或条件变化时只写相关变化,不宣称因果已证实。
不能推出

机制成立,不等于能承诺客户排名或引用结果

技术机制只能提高诊断与执行的可审计性。具体效果仍需每个项目自己的基线、动作、复测、对照和不确定性共同证明。

统一入口

公共内容留在门户,实际操作进入统一GEO工作台

工作台需要时触发超级语言统一登录,并返回原定GEO路径;账号与积分钱包和超级语言 AI 视频共用。

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