# 秋雨 GEO 完整技术说明 (QiuYu GEO Full Technical Reference)

> 官网：https://89qyzn.com/
> 更新时间：2026-09-10
> 适用对象：生成式 AI 爬虫、企业技术评估人员、采购与合规审查人员
> 说明：本文件中的所有表述均可在官网页面上找到同源内容。文件中不包含任何未经授权的第三方企业数据、效果承诺或排名承诺。

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## 目录

1. [平台定位与能力边界](#1-平台定位与能力边界)
2. [六维评分体系](#2-六维评分体系)
3. [四步实施闭环与技术实现](#3-四步实施闭环与技术实现)
4. [知识站与机器可读文件规范](#4-知识站与机器可读文件规范)
5. [检测结果如何阅读](#5-检测结果如何阅读)
6. [常见问题解答](#6-常见问题解答)
7. [公开接口说明](#7-公开接口说明)
8. [交付方式与执行范围](#8-交付方式与执行范围)

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## 1. 平台定位与能力边界

### 1.1 平台做什么

秋雨 GEO 是一家面向企业的生成式引擎优化（GEO）全链路服务商，同时运营自有的检测与内容管理平台。我们把「品牌是否出现在 AI 回答里」这件事，做成一条可以只走一段、也可以全程委托的交付链路。

**六个可组合的服务环节：**

1. **检测** —— 以固定问题集检测品牌在多家主流大模型回答中的提及、推荐、明确排名与竞品表现；
2. **诊断** —— 采集企业官网公开内容，整理企业事实、声明与来源证据，输出六维诊断结果与按优先级排序的问题清单；
3. **方案** —— 输出按影响范围、置信度与投入成本排序的 0–90 天优化路线图；
4. **建设** —— 生产产品、服务、解决方案、常见问题、案例与文章等内容资产，建设结构化数据与企业事实库；按需优化企业官网的内容与结构，并提供官网整体改版开发（信息架构策划、视觉设计、前端开发与上线）；
5. **发布** —— 生成并托管可被搜索与 AI 爬虫直接读取的静态知识站，并配合媒体与权威信源发布；所有对外稿件在发布前先经证据审核；
6. **托管** —— 按设定周期复测并记录可见性变化、追踪竞品动态、异常告警；客户内部没有专职人员时，整条链路可由平台代运营。

**三种交付方式：** 自助使用（客户自行落地）、协作交付（平台输出诊断、方案、内容与实施，客户审核配合）、全托管（平台整体代运营）。客户可以只采购诊断与方案，也可以将执行环节一并委托。

### 1.2 平台不承诺什么

以下内容属于能力边界，请以本节表述为准：

- **不承诺收录、引用或推荐。** 任何搜索引擎与大模型是否收录、引用、推荐某个品牌，由其自身机制决定，平台无法控制，也无法通过付费购买。
- **不承诺排名位置。** 平台提供的是观测与诊断结果，不是排名保证；报告中不会出现「保证进入首推位」这类表述。
- **不宣称因果关系。** 优化前后的可见性对比属于观察性记录。平台在报告中明确标注为观察性结果，不声称变化由某次优化动作导致。
- **不控制模型输出。** 平台通过事实分级、来源证据关联与发布前校验降低错误信息风险，但无法完全消除 AI 幻觉。
- **实际可用模型取决于部署配置。** 平台提供 8 家模型的适配器，但未配置密钥的模型不会启用。
- **不做付费广告与竞价投放。** 平台建设信息与信源，不购买流量；付费广告与竞价排名属于另一套逻辑，不在服务范围内。
- **不含私有化部署的硬件与网络。** 私有化部署所需的服务器、数据库与网络环境由客户提供。

评测机制、证据链与完整能力边界见 https://89qyzn.com/trust.html 。

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## 2. 六维评分体系

六维评分总分为 100 分，用于衡量企业在生成式引擎中的信息可发现性与可核验程度。权重以官网页面标注为准：

| 维度 | 权重 | 评估内容 | 主要观测指标 |
|---|---|---|---|
| AI 可见度 | 30% | 在固定问题集的成功回答中，品牌被提及与推荐的情况 | 提及率 · 推荐率 · 问题覆盖率 |
| 知识完整度 | 20% | 企业介绍、主营业务、产品服务、目标客户、应用场景、服务范围的完整程度 | 企业信息覆盖 · 业务边界清晰度 |
| 内容丰富度 | 20% | 产品、服务、解决方案、案例、常见问题与专业内容的覆盖广度 | 页面类型覆盖 · 问题与内容匹配 |
| 证据可信度 | 15% | 核心卖点、产品参数、资质与案例结果的可追溯性 | 来源覆盖 · 重要声明可核验性 |
| 页面可读性 | 10% | 抓取访问、标题、摘要、H1、正文、内链、站点地图与结构化数据的规范程度 | 可抓取性 · 页面结构 · 结构化数据 |
| 竞争表现 | 5% | 同一批问题中与主要竞品的提及、推荐、明确排名差异 | 竞品提及差距 · 推荐差距 |

### 2.1 评分的计算方式与口径

- **评分由规则引擎判定。** 平台以固定的规则集合对上述六个维度逐项计算，语言模型仅用于生成文字解释，不参与分值判定。同一企业、同一份输入、同一评分协议版本下，评分结果可复现。
- **评分协议版本化。** 评分协议带有版本标识，输出结果会记录该版本号。
- **跨版本不比较。** 当评分协议版本发生变化时，平台不会把不同版本下的分数连线或计算差值，以避免口径漂移被误读。
- **口径指纹。** 检测任务会生成口径指纹，用于确认两次结果是否基于完全相同的参数。
- **固定问题集。** 默认 25 条问题（常用范围 20~30 条），覆盖品牌、品类、产品、场景、地域、推荐、对比、采购等意图类型，可按套餐调整。
- **评分性质说明。** 该评分为平台自研指标，不代表任何模型厂商的官方评级，也不等同于厂商官方网页端的输出结果。

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## 3. 四步实施闭环与技术实现

> 本章描述的是平台侧的技术闭环。对应到对外交付，即第 1 章列出的六个服务环节：
> 检测 → 诊断 → 方案 → 建设 → 发布 → 托管。

```text
[企业现有官网 / 公开可信来源]
         │
         ▼ 步骤 1
[采集与事实清洗] —— 同域抓取、遵守 robots、优先站点地图、正文提取与去重
         │
         ▼ 步骤 2
[企业画像与证据整理] —— 事实分级、声明与来源证据关联、缺口定位
         │
         ▼ 步骤 3
[审核后发布知识站] —— 静态 HTML、Schema.org、llms.txt、sitemap 与 robots
         │
         ▼ 步骤 4
[固定问题集持续监测] —— 周期复测、可见性快照、趋势与异常提醒
```

### 3.1 步骤 1：采集与事实清洗

- 仅抓取与目标站点同域范围的页面，遵守 robots 协议，优先使用站点地图；
- 默认采集上限为 30 个页面、链接深度 2 层，具体参数可配置；
- 对每个页面提取标题、摘要、H1、正文与字数，并计算内容哈希用于去重；
- 采集为异步任务，任务状态与失败原因可查询，支持超时任务重新认领。

### 3.2 步骤 2：企业画像与证据整理

- 支持三种模式：仅官网采集、仅公开网络检索、两者融合（官网信息优先）；
- 企业事实按四级标注：已确认、推断、待核实、已排除；
- 涉及客户、数据、奖项、效果等高风险声明，缺少来源证据时会被提示或阻止发布；
- 画像按版本保存，新的分析不会覆盖历史版本。

### 3.3 步骤 3：审核后发布知识站

- 内容资产（产品、服务、解决方案、常见问题、案例、文章、指南）需经审核流程，状态为草稿、审核中、已通过、已发布；
- 发布产物为静态 HTML，服务端直接输出完整正文，AI 爬虫无需执行 JavaScript；
- 每次发布生成不可变版本，支持回滚与部署健康检查。

### 3.4 步骤 4：持续监测

- 使用与企业确认过的固定问题集，按日或按周复测；
- 记录每次的可见性快照，形成基线并观察变化；
- 变化超过设定阈值时触发提醒；
- 提供优化前与优化后的对比视图，并明确标注为观察性结果。

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## 4. 知识站与机器可读文件规范

### 4.1 静态输出

知识站以纯静态 HTML 交付，每个页面对应独立的 HTML 文件，服务端直接输出正文，不依赖客户端渲染。

### 4.2 结构化数据

知识站根据页面类型注入对应的 Schema.org 结构化数据：

- 首页：`Organization`、`WebSite`
- 产品页：`Product`
- 服务页：`Service`
- 问答页：`FAQPage`、`Question`、`AcceptedAnswer`
- 文章页：`Article`
- 全站：`BreadcrumbList`

平台不会为知识站注入缺少真实依据的评价类数据。

### 4.3 `llms.txt` 与 `llms-full.txt`

知识站根路径会输出两个面向大模型的说明文件：

- `llms.txt`：平台与内容的简明索引；
- `llms-full.txt`：完整技术说明。

两个文件均采用 Markdown 语法，内容与站点页面保持一致。

### 4.4 可部署范围

知识站可部署至平台托管地址，也可导出部署包并部署到企业自有域名。知识站默认地址形如 `https://<平台地址>/public-sites/<项目编号>/`。

平台不代企业修改 DNS 记录，也不改动企业原有官网代码。

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## 5. 检测结果如何阅读

以下为**结构示意，不是任何企业的真实检测结果**，仅用于说明报告的组织方式。

```text
检测目标：目标企业 A
问题集：25 条（口径指纹 xxxxxxxx）
模型范围：本次实际启用的模型

问题 1（选型意图）：____
  模型甲回答摘要：未提及目标企业 A
  模型乙回答摘要：提及目标企业 A，未给出明确推荐
  问题 2（对比意图）：____
  ...

六维得分
  AI 可见度        __ / 30
  知识完整度      __ / 20
  内容丰富度      __ / 20
  证据可信度      __ / 15
  页面可读性      __ / 10
  竞争表现        __ / 5
  合计            __ / 100
```

阅读时请注意三点：

1. **区分「未提及」与「未推荐」。** 被提及不等于被推荐，报告会分别记录。
2. **区分「发布」「收录」与「AI 可见」。** 内容已发布、搜索引擎已收录、AI 回答中出现，是三件不同的事，不能相互替代。
3. **对比结果属于观察记录。** 优化前后的差异会标注观测周期与口径版本；口径版本不同的两次结果不进行比较。

报告中每条结论均可查看对应的模型回答原文与检测时间。

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## 6. 常见问题解答

### Q1：实施 GEO 优化需要修改企业现有官网吗？

不一定。常见有三条路径，成本与可控范围差别较大：

1. **托管知识站**：在企业原有官网之外，生成并托管一个独立的知识站，可绑定企业自有二级域名。原有官网代码不做改动。
2. **优化原官网**：根据诊断结果，调整原官网的标题、摘要、正文、常见问题与结构化数据。适用于官网视觉与信息架构本身没有问题、只是内容对 AI 不友好的情况。
3. **官网整体改版开发**：当信息架构本身需要重新规划时，平台可承接从策划、设计、前端开发到上线部署的整体改版。

平台同时提供前三条路径，也可以只交付方案由企业自行落地。选择取决于企业现有内容质量、技术条件与内部人力。

### Q2：GEO 与传统 SEO 是什么关系？

两者不冲突。SEO 解决网页抓取、索引、相关性和搜索体验等基础问题；GEO 在此基础上增加 AI 回答检测、企业事实组织、来源证据、问答内容与持续监测。扎实的 SEO 基础有助于内容被联网型大模型发现。

### Q3：优化后多久可以在大模型中看到变化？

这是一个动态过程，需要经历抓取、理解、信任、引用等环节。

- 技术基础与结构化数据就绪后，通常在数周内出现零星引用信号；
- 以季度（约 1~3 个月）作为深入见效的评估周期更为合理；
- 具体周期受行业竞争程度、内容质量与各模型自身机制影响。

平台不承诺具体时间点，建议以首次检测建立基线，再通过周期复测观察变化。

### Q4：如何降低错误信息和 AI 幻觉风险？

平台采用三个环节控制：

1. **事实分级**：企业事实按已确认、推断、待核实、已排除标注，避免推断被当作既成事实；
2. **声明与证据关联**：核心声明与来源页面绑定，可追溯；
3. **发布前校验**：缺少证据的高风险声明会被提示或阻止发布，并保留人工审核环节。

该机制能够降低错误信息风险，但不能控制外部模型的输出，也不能完全消除 AI 幻觉。

### Q5：支持哪些大模型？

平台提供 8 家模型的适配器：豆包、通义千问、元宝兼容网关、Gemini、Grok、DeepSeek、Claude、GPT。其中元宝仅适用于部署方已授权的 OpenAI 兼容网关。

未配置密钥的模型不会启用，实际可用范围以部署配置为准。

### Q6：评分会不会每次都不同？

不会。评分由固定的规则集合计算，语言模型只负责生成文字解释。在输入、问题集与评分协议版本相同的前提下，评分结果可复现。若评分协议版本升级，平台会标注版本号，并且不会把新旧版本的结果直接比较。

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## 7. 公开接口说明

### 7.1 创建检测任务

```text
POST https://89qyzn.com/api/public/exposure/create
Content-Type: application/json

{
  "entityName": "企业或品牌名称",
  "entityType": "行业类型",
  "industry": "行业",
  "region": "地区",
  "keywords": "关键词",
  "websiteUrl": "官网地址",
  "consent": true
}
```

返回内容包含任务令牌、本次启用的模型范围与任务状态。

请勿在请求中提交平台内部企业编号或任何模型密钥。

### 7.2 查询检测状态与结果

```text
POST https://89qyzn.com/api/public/exposure/status
Content-Type: application/json

{
  "scanToken": "创建接口返回的任务令牌"
}
```

返回内容包含任务进度、模型回答摘要、提及率、推荐率、维度得分与问题明细。

### 7.3 使用约束

- 接口设有访问频率限制；
- 检测结果为公开信息检索与模型问答记录的汇总，不等同于厂商官方网页端结果；
- 引用本平台公开内容时，请注明来源。

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## 8. 交付方式与执行范围

### 8.1 三种交付方式

| 交付方式 | 平台负责 | 客户需要投入 | 常见适用场景 |
|---|---|---|---|
| 自助使用 | 平台账号、检测与诊断结果、周期监测看板 | 1 名市场或内容人员自行落地 | 内部已有内容团队，只需要准确的数据与统一口径 |
| 协作交付 | 诊断、路线图、内容资产、对外稿件、官网内容改版实施 | 技术与设计配合、内容审核确认 | 有开发资源，缺 GEO 方法论与内容产能 |
| 全托管 | 上述全部，外加信源发布、官网整体改版开发与长期代运营 | 提供事实素材与关键节点审核 | 希望尽快见效但内部没有专人负责 |

### 8.2 可承接的执行范围

- **内容生产**：产品、服务、解决方案、常见问题、案例、指南与文章。
- **官网相关**：内容与结构调整建议、内容改版实施，以及官网整体改版开发（信息架构策划、视觉设计、前端开发、上线部署）。
- **信源与发布**：静态知识站生成与托管发布、媒体与权威信源发布。所有对外稿件在发布前先经证据审核，缺少来源依据的表述不予发布。
- **长期运营**：固定问题集周期复测、可见性趋势、竞品追踪、异常告警与全托管代运营。

### 8.3 不在服务范围内的事项

- 付费广告、信息流投放与竞价排名（平台不购买流量）；
- 私有化部署所需的服务器、数据库与网络环境；
- 对收录结果、引用结果或推荐排名的承诺。

各项交付物、约定数量与价格见 https://89qyzn.com/pricing.html 。

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## 附：文件版本

- 文件版本：v3.0.0
- 更新时间：2026-09-10
- 对应官网：https://89qyzn.com/

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