安徽擎站信息技术有限公司GEO 服务说明书（执行标准：AIIA/T 0277 2026）

文档版本：V2609

编制单位：安徽擎站信息技术有限公司

编制日期：2026 年 09 月 12 日

执行标准：AIIA/T 0277‑2026《生成式引擎优化（GEO）服务可信基本要求》

文档说明：本服务说明书为主技术文档，基于公司自研EEAT‑NAP 四层语义网络运营体系（V2609 版）、EEAT‑NAP 企业 AI 信任诊断 V2.0体系编制，完整描述本司 GEO 生成式引擎优化服务的技术实现、业务流程、管控机制、交付边界，全部服务均采用白帽合规路线，拒绝黑帽作弊手段，实现全流程可审计、可追溯。

一、企业简介、GEO 服务定义与服务范围

1.1 企业简介

安徽擎站信息技术有限公司（统一社会信用代码：91340111MA8P83WT7E），成立于 2022‑07‑11，注册 / 办公基准 NAP 地址：安徽省合肥市包河区骆岗街道（包河经开区）花园大道 988 号城邦花园写字楼 A‑办 1810，官方域名：https://www.aiqingzhan.com/。

公司是国内专注生成式引擎优化（GEO）的合规技术服务商，面向 B 端企业客户提供 AI 生态可信数字语义资产建设服务。公司自研EEAT‑NAP 四层语义网络运营体系与EEAT‑NAP 企业 AI 信任诊断 V2.0 量化诊断模型，建立覆盖 NAP 实体校准、语义内容建设、权威信源矩阵运营、全周期监测迭代的标准化 SOP 交付体系，配套完整的内容审核、数据安全、日志留存、风险应急处置制度，坚持白帽合规运营，致力于解决企业 “实体识别分数高，但大模型极少主动提及、AI 实体幻觉、实体信息冲突” 等行业痛点，帮助客户构建可被大模型识别、交叉核验、可信引用的长效 AI 数字资产，而非短期软文投放、关键词刷量服务。

公司业务客户覆盖律所、财税服务机构、实体制造企业、本地 B2B 服务商；全部项目执行客户准入资质核验、事实材料交叉校验、双人审核、全链路台账留痕，严格遵循 AIIA GEO 可信服务相关自律规范。

1.2 GEO 服务定义

本司提供的生成式引擎优化（GEO）服务：区别于传统 SEO 关键词排名优化、短期批量软文投放。GEO 是以实体可信、场景关联、证据佐证、动态迭代四大目标为核心，依托EEAT‑NAP 四层语义网络运营体系（实体基准层‑语义场景层‑权威信源层‑动态监测迭代层），面向主流国产生成式大模型生态，为客户建设统一可核验的实体数字身份、场景化语义链路、多源交叉佐证权威信源矩阵，配合常态化监测‑诊断‑整改‑复测闭环，提升企业在生成式搜索、大模型问答场景下实体识别准确率、业务场景合理关联度、第三方信源采信概率；服务目标是让大模型基于真实、可交叉验证的公开事实信息合理引用客户主体，不采用任何黑帽操纵手段干预大模型底层模型参数、不做收录 / 排名绝对化承诺。

核心区分：GEO≠批量软文；GEO≠修改大模型；GEO≠保证 AI 必出现；GEO 本质是企业 AI 可信语义资产基建 + 长效闭环运营。

1.3 服务范围

本公司 GEO 可信服务包含如下业务模块：

1. EEAT‑NAP 企业 AI 信任基线诊断服务：对客户企业开展 NAP 实体、语义场景、权威信源、动态迭代四大维度百分制量化基线诊断，输出诊断报告、风险分级、分阶段整改方案，识别实体冲突、语义缺口、信源短板、运营闭环缺失问题；
2. NAP 全网实体信息校准服务（实体基准层）：编制客户专属《企业 NAP 标准档案》，全网错误信息排查登记、实体歧义专项整改、第三方平台纠错、搜索引擎快照申诉清理，建立 NAP 全渠道基准校验台账；
3. 语义场景层建设服务：搭建客户行业高频问答词库，产出 AI 友好结构化内容（痛点科普、技术方案、落地指南），按照《结构化内容规范模板》完成内容产出、自检，构建 “用户痛点‑业务需求‑解决方案‑客户企业” 稳定语义链路；
4. 多模型生态权威信源矩阵搭建运营服务（权威信源层）：执行 A/B/C 三级信源分级管理，搭建 T0/T1/T2 分层信源矩阵；同一主题多版本差异化改写分发，完成发布‑收录核验‑台账归档，构建 EEAT 多维交叉证据链；
5. GEO 全周期动态监测迭代服务（动态监测迭代层）：多主流国产大模型标准化问句采样监测，按月输出《月度 AI 可见度监测报表》，输出《运营复盘诊断报告》，生成《下阶段优化排期》，形成 “监测→诊断→整改→复测→迭代” 闭环运营；
6. 配套合规管理服务：客户准入资质审核、内容事实双人交叉核验、全链路 TraceID 项目台账与操作日志留存、风险识别与应急纠偏处置、NAP 档案版本迭代管理。

服务排除范围：

• 不提供大模型底层模型微调、模型参数修改、语料库投毒类服务；
• 不承诺任何大模型的强制收录、固定问答排名、固定出现频次；
• 不承接法律法规禁止行业、无真实经营主体、无真实业务事实的客户项目；
• 不做虚构案例、虚构资质、虚假事实的内容产出。

二、技术架构、NAP 全网实体信息校准流程、多模型信源搭建流程

2.1 GEO 整体技术架构（EEAT‑NAP 四层语义网络运营体系 V2609）

整体架构分为四层业务层 + 一层全链路管控追溯底座，四层逐层落地、循环迭代，追溯底座贯穿全部四层的全部操作，实现全流程可审计。

1. 第一层：实体基准层（NAP 地基，权重 20%）目标：消除全网碎片化、冲突化企业实体信息，形成唯一、稳定、可被大模型精准识别标准化实体档案； 核心模块：NAP 标准档案编制模块、全网错误信息巡检模块、实体歧义风险排查模块、全网信息维护台账模块、快照纠错申诉模块； 交付物：《企业 NAP 标准档案》、《全网错误信息清单》、《实体歧义专项整改报告》、全网信息维护台账。
2. 第二层：语义场景层（语义内容基建，权重 40%）目标：搭建用户痛点‑业务需求‑解决方案‑企业服务稳定语义关联链路，提供大模型场景触发条件； 核心模块：用户高频问句库采集聚类模块、AI 友好结构化内容生产模块、内容事实与 NAP 一致性双校验模块、语义资产缺口识别模块； 交付物：行业问答词库、结构化系列文稿、内容自检台账。
3. 第三层：权威信源层（EEAT 证据链，权重 30%）目标：构建多维独立信源交叉佐证证据链，弥补单一官网可信度短板，提升大模型采信概率； 核心模块：A/B/C 三级信源分级管理模块、T0/T1/T2 渠道白名单 & 黑名单库、多版本差异化改写模块、稿件 NAP 锚点校验模块、发布收录跟踪模块、信源优胜劣汰模块； 交付物：媒体渠道清单、信源发布排期表、已发布文章收录跟踪台账、差异化文稿库。
4. 第四层：动态监测迭代层（闭环中枢，权重 10%）目标：GEO 为长效运营项目，非一次性交付；通过标准化多模型采样，定位语义、实体、信源短板，定向迭代优化； 核心模块：标准化测试问句库管理、多模型问答采样采集模块、指标计算模块、风险分级诊断模块、整改任务拆解模块、复测验证模块、周期报告生成模块； 交付物：《月度 AI 可见度监测报表》、《运营复盘诊断报告》、《下阶段优化排期》。
5. 底层底座：全链路追溯管控底座（贯穿全部四层）

对应 AIIA/T 0277‑2026 可追溯要求，包含TraceID 全局唯一标识、项目台账管理、全流程操作日志留存、证据归档库、风险处置台账、NAP 版本管理库；全部业务动作均绑定 TraceID，事实素材绑定证据元数据（来源、链接、采集时间、审核人、版本号、有效期），日志与归档材料保存周期≥3 年。

2.2 NAP 全网实体信息校准完整流程（实体基准层标准流程）

NAP 即 Name（名称）‑Address（地址）‑Phone（联系信息）实体基准档案，是整套 GEO 服务的地基，流程闭环参考公司附件一、二、三文档执行：

步骤 1：客户资料收集与基准档案初始化

收集客户营业执照、工商公示信息、官网公示资料、资质证书；梳理企业标准全称、允许简称清单、禁用别名、注册地址、实际办公地址、官方联系电话、官方邮箱、官网域名、统一社会信用代码、标准化长短两套企业简介、核心业务清单，编制Vx.x 版本《企业 NAP 标准档案》；明确档案为全网唯一基准数据源，后续所有对外发布内容、平台入驻均以此为唯一标准。

步骤 2：全渠道全网 NAP 信息巡检扫描

固定巡检渠道清单：搜索引擎快照（百度、搜狗、360）、工商黄页平台、地图 POI 平台、过往新闻旧稿、自媒体账号资料、B2B 商铺平台、招聘平台、文库问答站点；采集全网全部公开实体信息，对比 NAP 基准档案，识别：名称错误、地址错误、号码错误、域名错误、简介业务描述冲突、旧快照缓存、实体近似混淆风险。

步骤 3：错误信息标准化登记、风险定级

将全部识别问题录入《全网错误信息清单》；按高 / 中 / 低三级风险定级：

• 🔴高风险：直接造成 AI 实体识别冲突、实体混淆，严重降低大模型采信；
• 🟡中风险：信息过时、口径不一致，不直接造成实体混淆，但持续产生语义噪声；
• 🟢低风险：细节错别字，不影响主体实体识别，可延后整改； 记录字段：序号、错误类型、来源平台 / 原始 URL、错误原文、标准正确内容、风险等级、整改方式、责任人、发现时间。

步骤 4：分类执行整改动作

根据问题类型执行对应整改手段：平台后台自助纠错、媒体平台提交更正申请、搜索引擎快照更新 / 删除申诉、页面重新编辑替换、作废页面下架、对外发布 NAP 更正公告；对无法直接删除归档历史快照，采取高等级权威信源发布正确 NAP 事实做信息对冲压制，不强行做不可实现的删除操作。

步骤 5：实体歧义专项排查与整改报告输出

排查同名、字号近似企业，识别 AI 实体嫁接混淆风险；完成整改之后编制《实体歧义专项整改报告》，完整记录问题现象、根因、全部整改措施、整改销号清单、验收标准、长效管控机制。

步骤 6：整改复核、销号闭环逐条复核整改结果，验证搜索引擎快照、第三方平台页面；问题处理完成在清单标记 “已销号”；无法彻底消除的历史归档快照标记对冲状态，纳入后续常态化监测范围。

步骤 7：建立常态化维护机制（月度巡检 + 版本迭代）

• 每月执行一轮全网 NAP 信息巡检；
• 所有对外稿件、平台入驻发布前，强制对照《企业 NAP 标准档案》做字段校验；
• 当客户发生地址、电话、域名、企业名称重大变更时，立即升级 NAP 档案版本号，启动全链路同步校准流程；
• 输出《全网信息维护台账》，持续归档。

重要规则：实体基准层高风险 NAP 冲突未对冲压制前，不启动大规模语义内容与信源投放，避免无效投入。

2.3 多模型信源矩阵搭建完整流程（权威信源层）

信源建设严格执行 A/B/C 三级信源分级规则，配套 T0/T1/T2 渠道分层白名单、黑名单，完整流程参考附件五 GEO 信源运营管理统一模板：

步骤 1：项目启动阶段，信源基线评估与渠道库初始化

1. 读取客户 NAP 基准档案、EEAT‑NAP 诊断报告，识别客户现有自有信源、第三方信源资产现状；
2. 初始化项目专属渠道库，区分自有信源、A 类、B 类、C 类第三方信源；建立 T0（核心权威）、T1（行业主流综合）、T2（垂直补充）分层渠道白名单，同步维护垃圾采集站、违规媒体、广告农场的黑名单库；
3. 明确准入标准：新渠道入库前核验新闻资质、备案信息、历史收录稳定性、有无网信处罚记录，不合格渠道直接进入黑名单，禁止用于项目投放。

步骤 2：内容素材对齐语义层基线，多版本差异化改写

1. 信源稿件素材全部来源于语义场景层已经完成事实核验的结构化内容；禁止脱离语义层基线凭空创作；
2. 同一业务主题产出多版本差异化文稿：核心事实、NAP 实体信息 100% 对齐 NAP 基准档案，正文文字不直接全文复制，适配不同层级渠道的体裁风格；
3. 稿件完成后，执行双重校验：①NAP 字段检查表（全称、地址、电话、域名全部核对）；②事实证据校验，核心事实主张绑定证据来源、原始链接、采集时间、证据编号；
4. T0/T1 高等级信源严控营销浓度，优先事实锚定、行业观点输出，禁止硬广堆砌。

步骤 3：信源发布排期与分渠道投放执行

1. 在《信源发布排期表》登记排期 ID、关联渠道 ID、稿件版本、计划发布时间、发布责任人；控制发布节奏，规避短周期集中批量轰炸，触发大模型反操纵风控；
2. 发布顺序原则：优先落地 T0/T1 核心权威事实锚定稿，之后扩散 T2 垂直科普长尾稿件；
3. 全部对外发布稿件必须经过客户方审核留痕，服务商不允许未经客户确认擅自对外发布业务稿件；
4. 发布完成回填实际发布时间，流转进入收录跟踪环节。

步骤 4：发布后收录核验、线上回采复核

1. 发布后分 24h、72h、7 天三个时间窗口，执行收录核验；仅平台站内可见不算收录成功；主流搜索引擎标题检索可命中页面，判定为有效收录；
2. 执行线上回采复核：检查媒体编辑是否线上擅自修改稿件内 NAP 字段、锚链；如果线上成品和定稿出现 NAP 错误，启动纠错或者对冲流程；
3. 将结果录入《已发布文章收录跟踪台账》，标记状态：待收录、已收录、收录失败；记录收录耗时、收录质量评估（优 / 良 / 差）、异常备注。

步骤 5：信源质量评估、渠道优胜劣汰

1. 月度复盘信源指标：渠道收录率、平均收录耗时、核心信源达标数量、异常渠道处置率；
2. 对连续多次收录失败、广告权重过高、站点改版死链、网信处罚的渠道，从白名单移出，标记淘汰，进入黑名单；
3. 识别死链、页面被篡改的存量历史信源：可申诉则提交申诉恢复；无法恢复则启动同等级信源补位产出，修复 EEAT 证据链。

步骤 6：证据链闭环与台账归档

1. 每一条客户核心事实（成立时间、核心业务、资质、典型案例）目标至少≥2 条相互独立不同域名主体的第三方信源交叉佐证；同源多栏目、自有自媒体不能充当独立交叉证据；
2. 全部信源稿件、原始链接、收录截图、证据材料、审核记录，归入项目证据归档库，绑定项目全局 TraceID，保存周期≥3 年；
3. 同步输出月度信源资产复盘，为下阶段排期提供输入。

三、事实核验机制、信源分级规则（A/B/C 类信源管理）

3.1 全流程事实核验机制

依据 AIIA/T 0277‑2026 要求，建立素材来源核验、稿件撰写前置校验、双人交叉审核、发布前终检、发布后线上复核、周期性复检验证的六层事实核验机制，所有核心事实主张绑定完整证据元数据（来源等级、来源名称、原始链接、采集时间、最近核验时间、审核责任人、有效期、版本号、证据文件编号）新华网。

1. 素材来源核验（输入层）所有用于 GEO 内容的事实素材，必须具备可核验来源：客户提供营业执照、资质证书、合同脱敏案例、官方公示、政府公开公示、权威公开报告；禁止无来源虚构数据、虚构案例、虚构资质。客户提供的材料，需要核验文件有效期，过期资质不得作为事实证据。
2. 稿件撰写前置自检（撰写层）撰稿人必须调取对应项目《企业 NAP 标准档案》，内容产出执行《结构化内容规范模板》，自检清单包含：NAP 实体字段一致性、业务术语口径统一、不使用极限绝对化形容词、案例脱敏、事实均有来源标注；形成稿件自检记录。
3. 双人交叉审核（关键强制节点）稿件完成撰稿人自检之后，进入双人审核流程：

• 一审（业务审核）：核查业务逻辑、场景匹配、语义链路完整性；
• 二审（合规事实审核）：逐条核验核心事实、NAP 全部字段、证据来源有效性、营销浓度、是否存在夸大、违规话术；

双人审核均留下审核人、审核时间、审核意见电子留痕；双人全部审核通过方可进入客户审阅环节；任意一人驳回，退回修改重走流程。

1. 客户终版确认（发布前）全部待对外发布的文稿、NAP 档案变更，提交客户指定对接人审核确认，留存客户确认记录；未经客户确认，不对外发布任何与客户主体相关的公开内容。
2. 发布完成后线上回采复核（发布后）针对媒体编辑线上修改稿件的风险，发布完成 7 个工作日内回采线上实际页面，核对线上正文 NAP 信息、锚链、事实表述和定稿版本一致性；一旦发现线上篡改，启动纠错 / 对冲处置流程。
3. 周期性复测核验（长效层）在月度 AI 可见度监测过程中，同步复核已发布信源页面：检查死链、页面劫持篡改、资质过期；对时效性事实（资质、奖项、招投标公示）设置有效期预警，到期不再继续作为证据使用。
4. 事实冲突处置流程当监测发现多信源事实互相冲突时：①回溯原始证据源；②对照客户官方 NAP 档案与证照；③对错误来源发起纠错；④无法修改的，采用高等级 A/B 类信源发布正确事实做对冲压制；⑤完整记录冲突问题、处置过程，纳入风险台账。

3.2 信源分级规则（A/B/C 三级信源管理，对齐团体标准 T/CAPT 026‑2026）CSDN博...

本司信源分级与 AIIA GEO 可信评测标准对齐，D 级来源禁止用于客户项目的核心事实主张，仅可作为风险线索参考。

配套落地规则：

1. 建立信源台账，每一条信源记录等级、渠道 ID、域名、主体资质、收录历史、风险标记；
2. 核心事实主张（企业成立时间、资质、重大项目案例），至少≥2 条独立 A/B 类来源交叉佐证；
3. 定期复核信源等级：媒体资质变动、被处罚，立即下调等级，严重的移入黑名单 D 级；
4. 同一主题信源搭配原则：A/B 类优先构建证据底座，C 类自有信源做细节补充，杜绝全部信源都是 C 级自有渠道。

同时在 A/B/C 大等级基础上，内部再划分 T0/T1/T2 渠道分层，用于项目排期投放策略：

• T0：以 A 类 + 头部 B 类组成，用于事实锚定；
• T1：普通 B 类主流媒体，用于交叉佐证；
• T2：合规 C 类垂直行业站点，用于长尾科普内容覆盖。

四、全链路追溯体系（TraceID、项目台账、操作日志留存方案）

本体系完全满足 AIIA/T 0277‑2026《生成式引擎优化（GEO）服务可信基本要求》中全流程可审计、可追溯评测要求，覆盖项目受理、NAP 校准、内容撰写、审核、发布、收录监测、风险处置、复测迭代全生命周期，归档存储周期≥3 年。

4.1 全局 TraceID 唯一标识机制

1. 项目级 Trace‑ID：每一个客户 GEO 项目立项时分配一个全局唯一Project‑Trace‑ID（PT‑XXXX），贯穿该项目全部文档、台账、日志、稿件、证据材料、报告；所有产出文件文件名、页眉、台账字段均记录该项目 PT 编号。
2. 任务子 TraceID：项目下每一项独立业务任务分配子 TraceID：
• NAP 校准任务：NAP‑Trace‑XXX；
• 内容稿件任务：ART‑Trace‑XXX（每一篇独立稿件分配）；
• 信源发布任务：PUB‑Trace‑XXX；
• 监测报告任务：MON‑Trace‑XXX；
• 风险处置工单：RISK‑Trace‑XXX。
3. 关联规则：子 TraceID 全部绑定父级项目 PT‑Trace‑ID；任意一份稿件、一条风险工单，可以通过 TraceID 反向检索：客户主体、项目负责人、全部操作人、原始输入素材、历次审核意见、发布记录、收录结果、复测记录、全部证据附件。

4.2 项目台账体系（全套可归档交付文档）

全部台账均以 PT‑Trace‑ID 作为主键，文档版本化管理，每一次修改记录版本号、修改人、修改时间、变更说明，支持历史版本回滚：

1. 项目总台账：客户基础信息、合同信息、项目起止周期、项目 TraceID、项目对接人、风险等级、阶段里程碑、交付物清单；
2. NAP 实体基准台账组
• 《企业 NAP 标准档案》（带版本号 V1.0/V1.1）；
• 《全网错误信息清单》；
• 《实体歧义专项整改报告》；
• 《全网信息维护台账》；
3. 语义内容台账组
• 行业问答词库（版本管理）；
• 每篇结构化稿件：稿件原件、自检记录、双人审核记录、客户确认回执、ART‑Trace‑XXX 编号；
• 语义资产缺口清单、内容自检台账；
4. 权威信源台账组（附件五模板）
• 媒体渠道清单（白 / 黑名单、信源等级 A/B/C、T0/T1/T2 标记）；
• 信源发布排期表；
• 已发布文章收录跟踪台账；
• 每一篇对外发布稿件：定稿版本、多版本改写记录、PUB‑Trace‑XXX、发布链接、收录截图、线上回采复核记录；
5. 动态监测迭代台账组
• 标准化测试问句库（版本）；
• 《月度 AI 可见度监测报表》MON‑Trace‑XXX；
• 《运营复盘诊断报告》；
• 《下阶段优化排期》；
• 复测记录台账；
6. 风险与应急处置台账
• 《GEO 全链路问题诊断台账》，记录风险编号 RISK‑Trace‑XXX、风险等级、问题描述、证据链接、根因分析、整改动作、责任人、计划完成时间、整改完成证明、复测销号结论。

4.3 全流程操作日志留存方案

日志分为业务操作日志、审核留痕日志、系统采集日志三类，电子归档，不可随意删除，保存≥3 年：

1. 业务操作日志（人工操作留痕）记录字段：TraceID、操作时间、操作人姓名 / 岗位、操作类型（档案编辑、稿件撰写、一审、二审、客户确认、提交纠错、发布、监测采样、风险处置、复测）、操作内容摘要、修改前后关键摘要、关联附件编号。

审核环节强制留存：审核人意见（通过 / 驳回 + 驳回原因），不允许仅记录 “已审核” 无意见。

1. 客户确认留痕所有 NAP 重大变更、全部对外发布稿件，留存客户确认凭证：邮件确认、企业微信确认、PDF 盖章确认截图；绑定对应 TraceID 归入档案。
2. 外部采集证据日志

• 全网 NAP 巡检快照截图、网页原始页面存档；
• 大模型问答采样原始回答文本、采样时间、模型名称、完整问句；
• 媒体页面收录截图、回采页面原始网页存档； 全部采集证据与对应 TraceID 绑定。

1. 日志安全管理规则

• 日志、项目证据文档，内部权限分级；仅项目负责人、合规审核人员、公司内审人员可查阅完整归档包；
• 日志禁止篡改、删除；如发生修正，不能覆盖原始记录，必须新增一条修正操作日志，保留原始错误记录；
• 项目结束后全套电子归档包打包加密存储；满足信通院 AIIA 评测事后抽查调阅要求。

4.4 溯源查询示例

评测 / 内审调阅场景：拿到一篇对外发布稿件 URL，通过 URL 在《已发布文章收录跟踪台账》检索，得到 PUB‑Trace‑XXX → 关联父 PT‑Trace‑ID（客户项目）→ 向下追溯：稿件多版本文稿、ART‑Trace 稿件编号、撰稿人、一审、二审意见、客户确认记录、事实证据源附件、发布时间、线上回采记录、月度监测报告中对该信源的采信评估记录；向上可关联 NAP 档案版本、风险处置工单（如发生纠错），实现端‑到‑端完整审计链路。

五、风控与内容审核流程、禁止使用的违规手段清单

5.1 风控与完整内容审核全流程

风控覆盖客户准入、素材输入、内容生产、信源发布、发布后监测、事后应急纠偏全链条。

5.1.1 客户准入风控（项目启动第一道关卡）

1. 客户提交营业执照、相关行业经营许可资质；核验主体真实有效，不存在严重经营异常；
2. 业务合规性筛查：拒绝法律法规明令禁止行业客户；拒绝无真实业务、虚构主体、计划制造虚假事实的客户；
3. 填写客户准入评审表，业务 + 合规双人评审；评审不通过不予承接 GEO 项目，留存评审记录；
4. 明确告知客户：客户必须保证提供全部事实材料真实有效；客户提供虚假材料，服务商有权终止项目，相关记录归档。

5.1.2 输入素材风控

客户提供的案例、资质、荣誉、业务数据，核验证照有效期、官方公示可查性；无法核验的素材，不得作为核心事实写入对外公开信源稿件，仅可作为内部参考。

5.1.3 内容生产与多级审核流程（前面事实核验章节的落地流程）

撰稿自检 → 业务一审 → 合规事实二审 → 客户方终版确认 → 发布前 NAP & 证据二次抽检 → 对外发布；任意环节驳回，退回修改，不可跳流程。

5.1.4 发布前信源渠道风控

发布前校验渠道白名单；禁止 D 级黑名单渠道投放；核查稿件营销浓度，T0/T1 渠道严禁硬广；检查稿件不存在隐藏提示词注入、隐藏文本、堆砌关键词等风险。

5.1.5 发布后常态化风险监测

1. 月度监测环节同步开展风险巡检：
• NAP 实体风险：新增错误 NAP 快照、实体混淆；
• 内容语义风险：AI 输出客户虚假信息、夸大宣传；
• 信源污染风险：第三方平台冒用客户名义发布虚假宣传、稿件页面被劫持篡改；
2. 识别风险写入《GEO 全链路问题诊断台账》，按 P0 致命 / P1 高风险 / P2 一般风险分级处置。

5.1.6 风险应急纠偏处置流程

1. P0 致命风险（事实造假、重大实体混淆、冒用主体发布虚假宣传）立即暂停该客户全部新增信源发布；启动专项排查；对可修改页面发起纠错申诉；不可修改的，使用 A/B 高等级信源发布更正事实对冲压制；输出专项风险处置报告；必要时终止项目合作；完整归档全部处置证据。
2. P1 高风险（NAP 冲突、高风险快照、核心事实信源失效）启动 NAP 校准工单，分配 NAP‑Trace‑ID；执行全网纠错 + 快照申诉；同步更新 NAP 基准档案版本；完成之后执行专项复测验证。
3. P2 一般风险（次要细节错别字、低优先级快照）纳入下一月度常规迭代排期，按计划整改，持续监测。

5.1.7 事后复测闭环

风险处置完成后，不等待常规月度报表，执行定向专项复测：使用风险对应的那一组标准化问句、对应大模型开展复测；复测结果分为：完全修复、风险缓解、无改善；缓解 / 无改善进入二次迭代工单，不得直接关闭风险工单。

5.2 禁止使用的违规手段清单（黑帽手段，公司制度明文禁止，纳入内部红线考核，对齐 AIIA GEO 专项承诺书）

本司所有 GEO 项目严格禁止下列全部行为，内部流程设置拦截点，任何员工不得执行，评测可核查台账、日志确认无该类操作：

1. 语料 / 大模型投毒类

❌禁止批量建设站群、垃圾网页，向大模型爬虫投喂虚构事实、虚假资质、编造案例；

❌禁止通过隐藏网页文本、PDF 元数据、图片 OCR 埋入隐形提示词（提示词注入攻击），诱导大模型强制输出指定答案；

❌禁止伪造、PS 资质证书、奖项、检测报告作为信源证据。

2. 操纵信源与内容作弊类

❌禁止大规模全文复制同一篇稿件批量分发至几十上百个平台，制造伪全网共识；

❌禁止采购 D 级垃圾采集站、广告农场渠道做客户信源投放；

❌禁止机器批量 AI 生成无事实支撑的水文，直接大规模对外发布；

❌禁止大量堆砌企业名称、关键词，依靠高频名词重复制造虚假语义关联；

❌禁止隐藏链接、大量无意义外链垃圾锚链。

3. 效果虚假承诺与宣传红线

❌禁止向客户承诺：大模型100% 必然收录、固定排名、问答第一位、保证一定频次主动提及；

❌禁止使用 “必上 AI 问答、垄断行业 AI 入口、永久生效” 等绝对化宣传话术；

❌禁止对外宣传本服务可以修改、微调大模型底层模型权重、训练参数。

4. 实体与事实造假类

❌禁止虚构客户企业 NAP 实体信息、虚构成立时间、虚构业务范围；

❌禁止混淆客户主体与近似竞品企业，强行嫁接竞品案例安到客户身上；

❌禁止在无证据情况下编造客户项目案例、客户数据、客户满意度。

5. 其他违规行为

❌禁止绕过客户确认，服务商私自对外发布客户主体相关公开稿件；

❌禁止销毁、篡改项目 TraceID 日志、审核留痕、证据归档材料；

❌禁止承接违法违规行业客户，为非法业务提供 GEO 优化服务。

内部管控：每一个项目的风险台账中设置 “黑帽手段自查项”，每个阶段交付时，合规岗做红线自查并留痕，作为评测备查材料。

六、服务边界与免责声明

本章节是 GEO 可信评测重点核查项，写入客户服务合同、服务说明书、对外交付文档；所有商务沟通均不得突破本边界。

6.1 服务边界

1. 本 GEO 服务属于企业 AI 可信语义资产的基建与长效运营服务，工作对象是互联网公开可访问的网页、媒体、平台公开信息；不直接干预、修改、控制任何第三方大模型（豆包、文心一言、通义千问等）内部算法、模型参数、训练语料、模型输出逻辑。
2. 我方的工作目标：通过建设真实、可交叉核验、NAP 统一、EEAT 可信的公开语义资产，提升大模型识别客户实体准确率、提升业务场景合理关联、提升第三方信源被采信的概率；服务产出的是公开侧的数字资产，不是对大模型输出结果的确定性控制。
3. 大模型本身具备算法迭代、采样随机性、RAG 检索召回波动，受全网互联网海量混杂公开信息干扰；即使全套 GEO 资产全部高质量落地，也无法保证每一次用户提问，大模型一定会提及客户企业，也无法保证固定问答位次。
4. 服务前提条件：客户必须向服务商提供真实、完整、有效的营业执照、资质、案例、业务事实材料；如果客户提供原始事实材料虚假、夸大，会直接导致 GEO 产出内容失真，相关责任由客户承担。
5. 对于互联网历史归档快照、第三方历史网页：部分历史错误网页受第三方平台规则、存档机构限制，无法做到彻底物理删除；我方合规处置手段为：提交纠错申诉 + 高权重权威信源发布正确事实进行对冲压制，实现降低 AI 错误召回概率，不承诺 100% 全网所有历史存档页面全部删除。
6. 服务不包含：大模型模型微调、私有化大模型训练、直接修改各平台大模型内部知识库、司法维权、舆情公关业务（仅做实体信息层面的 GEO 信源处置）。
7. GEO 是按月持续迭代的长期运营项目，非一次性做完永久生效的项目；大模型版本迭代、互联网新增海量外部噪声信息，会持续对客户 AI 可见度带来波动，需要持续月度监测、迭代优化维护。

6.2 免责声明

1. 不承诺绝对收录、不承诺排名 / 提及保证：我方不向客户做出如下确定性承诺：大模型 100% 必然收录客户相关信源；任何用户提问场景下大模型必须主动提及客户；保证客户在 AI 问答中固定排名、固定展示频次。所有服务输出均是提升可信资产与被采信概率，不构成对大模型输出结果的担保。
2. 大模型算法波动免责：各大国产大模型会持续进行版本迭代、检索策略调整、训练数据更新，会造成同一套公开信源资产，在不同时间点 AI 输出结果出现正常波动（±5 分属于本司 EEAT‑NAP 诊断体系的正常波动区间），该类属于第三方平台客观技术现象，不属于服务商服务质量违约；我方的责任是建立常态化监测闭环，识别波动，针对性迭代公开侧语义资产。
3. 第三方互联网平台风险免责：第三方媒体、黄页、地图、搜索引擎平台拥有自身独立运营规则：存在稿件审核不通过、稿件发布后被平台下架、链接 404、媒体编辑线上擅自修改稿件内容、搜索引擎快照缓存延迟等客观情况；我方会尽到发布前校验、发布后回采、异常处置义务，但无法完全控制第三方平台的全部行为，出现该类情况，服务商按照 SOP 执行补救补位，但不承诺 100% 规避全部第三方平台风险。
4. 客户原始材料责任：客户向我方提交的营业执照、资质、案例、业务数据、企业介绍等全部事实素材，由客户对真实性、合法性、有效性承担全部责任；如果客户提供虚假、过期、夸大的原始材料，我方仅能做形式层面公开可查性核验，无法做客户业务实质真实性担保；由此引发的 AI 幻觉、宣传违规，由客户承担主要责任。
5. 历史归档快照客观限制：互联网存在大量历史存档快照、网页归档库，部分老旧网页无法申请删除；我方采用高等级权威信源对冲压制作为合规处置路径，不承诺全网所有历史归档页面全部清除旧信息，交付验收标准为：高风险 AI 错误召回概率显著降低，而不是全网归档 100% 清零。
6. 效果边界区分：过程交付物≠业务转化承诺：我方交付的 NAP 档案、信源稿件、监测报表、语义内容属于AI 语义数字资产（过程交付物）；我方不承诺企业的商机、询盘、销售转化，AI 可见度提升不等于直接业务成交，业务转化受客户产品、价格、市场竞争、销售团队等多重外部因素影响。
7. 风险触发下的处置免责：当监测发现客户业务存在重大事实造假、客户拒不配合风险整改，我方有权暂停新增内容发布，直至风险闭环；拒不整改的，有权终止项目合作。

七、项目交付物、监测与效果评估方法

7.1 完整项目交付物清单（分基线诊断阶段、基建落地阶段、月度持续运营阶段，全部可作为 GEO 可信评测佐证材料）

阶段一：项目启动・EEAT‑NAP 基线诊断阶段

1. 《EEAT‑NAP 企业 AI 信任诊断报告 Vx.x》（包含 N/S/A/I 四层打分、ATI 综合得分、评级、优势、短板、风险分级、分阶段落地实施方案、复测基线测试集：固定模型池、标准化问句库、固定巡检渠道清单）
2. 配套附件：证据归档清单（网页快照、大模型原始回答截图、外部公开证据链接）

阶段二：实体基准层（NAP 校准）基建交付物

1. 《企业 NAP 标准档案 Vx.x》（版本化）
2. 《全网错误信息清单》（含风险分级、整改记录、销号状态）
3. 《实体歧义专项整改报告》
4. 《全网信息维护台账》
5. 快照纠错、申诉处置记录归档包

阶段三：语义场景层建设交付物

1. 客户专属行业高频问答词库（版本）
2. 全套 AI 友好结构化语义文稿集（每篇附带：稿件原文、自检记录、双人审核记录、客户确认回执、ART‑Trace‑ID）
3. 《结构化内容规范》客户落地副本
4. 语义资产缺口识别清单、内容自检台账

阶段四：权威信源层建设交付物

1. 《媒体渠道清单》（A/B/C 信源分级、T0/T1/T2 分层、黑白名单）
2. 《信源发布排期表》
3. 《已发布文章收录跟踪台账》（PUB‑Trace‑ID、收录状态、收录截图附件）
4. 多版本差异化文稿库
5. 信源月度复盘报告

阶段五：动态监测迭代层（按月常态化交付）

GEO 为持续运营项目，按月输出全套监测复盘交付物：

1. 《月度 AI 可见度监测报表》（MON‑Trace‑ID）
• 包含：监测模型池、P0/P1/P2 分层标准化测试问句库；
• 核心量化指标：实体识别准确率、业务场景语义命中率、第三方信源案例采信率、AI 错误信息发生率、有效权威信源数量、信源收录率；
• 原始 AI 问答采样回答样本截图与文本归档；
2. 《运营复盘诊断报告》：四层分层诊断、优势、短板、风险清单（P0/P1/P2 分级）、根因分析；
3. 《下阶段优化排期》：分层（实体基准层 / 语义场景层 / 权威信源层 / 动态迭代层）任务清单、任务类型、计划完成时间、责任人、阶段产出物、验收标准、进度状态；
4. 风险闭环工单包：《GEO 全链路问题诊断台账》、风险处置记录、专项复测验证报告。

全套项目归档包（项目阶段性验收 / 评测申报使用）

全部交付物按照项目 PT‑Trace‑ID 打包归档，包含：合同评审记录、客户准入材料、全部 TraceID 子任务文档、审核留痕、客户确认凭证、证据快照、全部阶段报告、风险处置台账；满足 AIIA GEO 可信评测调阅、事后抽查、年度复核的材料要求。

7.2 监测与效果评估方法（EEAT‑NAP V2.0 量化评估体系，评测可复现）

评估分为过程资产指标评估和AI 输出效果指标评估两大类；严格区分二者，不拿发稿篇数这类过程指标冒充业务效果；评估必须使用固定基线测试集（固定大模型池、固定分层问句库、固定巡检渠道清单），复测复用同一套测试集，保证跨月份结果可对比，不随意更换测试样本，避免数据失真。

7.2.1 监测硬件 / 样本配置（固定基线，每次复测复用）

1. 测试大模型池：至少覆盖国内主流生成式 AI：豆包、百度文心一言、讯飞星火、通义千问、Kimi；同时区分「对话问答入口」与「AI 生成式搜索入口」两类入口分开采样，不混为一谈；记录每一轮测试各个大模型的版本号，区分模型迭代带来的波动。
2. 标准化分层测试问句库（固定基线）关键规则：评估 GEO 效果，不能全部只用带企业名称的品牌问句；大量使用不带企业名称的行业痛点非品牌问句，统计业务场景语义命中率，才是衡量 “大模型是否会主动合理关联企业” 的核心指标。
• P0（核心必测，月度全量采样≥12 条）：行业痛点选型类高价值非品牌问句；
• P1（重点业务问句，双周抽样≥15 条）；
• P2（长尾补充问句，季度抽样≥10 条）；
• 品牌精准问句≥8 条；
3. 全网 NAP 固定巡检渠道清单（和基线诊断完全一致，每次巡检复用，不随意删减增加渠道）。
4. 采样 SOP 规则：单条问句做多次重复采样，规避大模型单次输出随机性；区分有效样本、无效噪声样本（模型安全拦截、完全跑偏），噪声样本不纳入指标分母；完整留存 AI 原始回答文本与引用来源，不只是简单记录 “有没有提到企业” 布尔值。

7.2.2 两大维度指标体系

第一大类：过程资产完备度指标（衡量四层语义网络基建落地质量）

第二大类：AI 输出效果指标（大模型侧真实表现，GEO 服务的核心结果指标）

全部指标基于固定基线测试集采样统计，区分 “被动顺带提及” 和 “主动推荐采信”，单纯出现企业名称不等于采信。

1. 实体识别准确率

定义：多模型品牌问句测试中，NAP 全部字段（全称、地址、统一社会信用代码等）和基准档案完全匹配的样本 ÷ 全部有效实体测试样本； 意义：衡量 AI 能不能把企业实体认对，消除实体幻觉； 参考基线：≥90%；波动允许 ±5%。

1. 业务场景语义命中率（最核心 GEO 效果指标，非品牌问句）

定义：非品牌行业痛点问句样本中，AI 回答出现客户企业实体，并且业务描述与客户主营业务匹配的样本 ÷ 全部有效非品牌问句样本； 补充子指标：完整语义链路达成率（统计 “痛点‑需求‑方案‑企业” 完整链路的样本占比，作为辅助指标，不参与主指标计算）； 判定规则：仅名字出现、业务完全不匹配，不计入命中； 参考基线：≥30%；受赛道红海竞争影响可做项目基线微调。

1. 第三方信源案例采信率

定义：非品牌问句测试中，AI 回答将客户作为服务商案例进行引用，且可以追溯到第三方独立信源来源的样本 ÷ 全部有效测试样本； ⚠️仅在回答顺带出现名字，没有案例采信逻辑，不计入分子； 参考基线：≥25%。

1. AI 错误信息（幻觉）发生率

定义：AI 输出客户实体 NAP 错误、业务虚假描述的样本 ÷ 全部有效样本； 参考基线：越低越好，高风险实体幻觉目标趋近 0。

1. 高价值场景首推占有率（辅助观测指标）

统计高价值 P0 选型问句中，客户出现在 AI 优先推荐服务商列表的样本占比；作为观测指标，不作为硬性达标承诺，因为受竞品大量资产影响，无法做确定性保证。

7.2.3 诊断评级体系（EEAT‑NAP ATI AI 信任实体指数，百分制）

计算公式：

ATI = (N20% + S40% + A30% + I10%) × R

• N：NAP 实体基准层得分（满分 100，权重 20%）
• S：语义场景层得分（满分 100，权重 40%）
• A：权威信源层得分（满分 100，权重 30%）
• I：动态迭代层得分（满分 100，权重 10%）
• R：风险折扣系数（1 / 0.8 / 0.6 / 0，根据项目风险等级全局打折；致命违规直接 ATI=0 分）

评级对照表：

项目验收参考基线：ATI 综合得分≥75 分，评级达到 B 级及以上；高风险 NAP 冲突清零；实体识别准确率≥90%；业务场景语义命中率≥30%；核心权威有效信源≥8 家；建立完整月度闭环文档体系。 重要说明：红海赛道、客户本身原始公开资产极度薄弱的情况下，可以在项目基线诊断阶段约定项目个性化验收基线，不能机械套用通用参考基线；所有验收指标只衡量概率改善，不承诺 100% 的绝对结果。

7.2.4 复测规则（保证评估可信，用于评测与项目验收）

1. 基线诊断完成，保存整套基线测试集（模型池、问句库、巡检渠道）；后续每一次月度复测、阶段验收复测，必须完全复用同一套基线，不得随意增删测试问句、更换测试模型，否则分数不具备对比意义。
2. 指标波动判定规则：
• ATI 综合总分：±5 分属于大模型采样、版本迭代带来的正常波动；分数变化＞5 分，才判定为真实改善或者恶化；
• 比率类指标（命中率、识别准确率）：样本 20‑39 条允许 ±8% 噪声；样本≥50 条允许 ±5% 噪声；超过阈值，才判定真实变化。
3. 重大节点强制复测：
• 实体基准层重大整改完成之后：立即执行一次专项复测，验证 NAP 风险修复效果；
• 每一个完整阶段基建结束，执行完整全基线复测；
• 大模型发生重大版本更新，触发 P0 核心问句专项巡检复测，区分是本项目资产问题还是全行业模型迭代带来的波动。
4. 复测报告必须对比原始基线报告全部核心指标，计算环比变化；完整留存全部原始采样证据；复测发现风险缓解 / 无改善，不得关闭工单，进入二次迭代，不允许只交付 “过程工作量”，不做结果复测。

7.2.5 评估输出交付

每次监测评估结束输出两份文档：

1. 《月度 AI 可见度监测报表》：原始采样数据、全部量化指标、波动说明、截图证据；
2. 《运营复盘诊断报告》：四层分层问题诊断、风险分级、根因分析、下阶段优化排期任务；

报告严格区分过程交付指标（发稿数量、档案完成度）和 AI 输出效果指标（识别准确率、采信率），明确告知客户 GEO 客观边界：大模型输出存在概率性、外部历史快照无法全部删除、模型会迭代波动，做好客户预期管理，不做绝对化承诺。

八、附件清单

附件 1：《EEAT‑NAP 四层语义网络运营体系（V2609 版）》

附件 2：《EEAT‑NAP 企业 AI 信任诊断 V2.0（诊断版）》

附件 3：GEO 服务运营管理制度、客户准入审核制度、NAP 实体校准管理办法、AI 内容事实核验与双人审核制度、信源分级管理制度、全链路 TraceID 日志与证据归档管理办法、风险应急处置制度、禁止黑帽 GEO 操作红线制度

附件 4：NAP 标准档案模板、全网错误信息清单模板、实体歧义专项整改报告、结构化内容规范模板、信源运营台账全套模板、月度 AI 可见度监测报表模板、运营复盘诊断报告模板、下阶段优化排期模板

编制单位：安徽擎站信息技术有限公司
文档版本：V2609
编制日期：2026‑09‑12