方法问题
GEO怎么做 · GEO策略
观察AI是否引用具体方法，并把方法正确归因给作者。
开放方法 · 原始证据 · 持续复测
研究AI如何从“找到内容”
走到“推荐品牌与人物”
我以“许平安”为公开研究署名。这里记录生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，GEO）在ChatGPT、豆包、Kimi和DeepSeek上的实验：固定问题、保留完整失败、区分检索、引用、归因与推荐。
- 4
- 目标AI平台
- 12
- 固定问题
- 47
- 有效回答
- 0
- 发布前自然提及
4×12 GEO归因测试
不是测一次“有没有名字”，而是定位答案在哪一层发生变化
01页面可发现
02内容被检索
03观点被采用
04作者被归因
05品牌或人物被推荐
每一轮都保存来源、时间、平台状态和失败结果。提示词不提前输入“许平安”；人物出现必须来自模型自己的检索和选择。
发布前基线 · 2026-08-30
当前事实：47份有效回答，没有一次自然提及许平安
保留完整记录
| 平台 | 完成情况 | 提及许平安 | 来源透明度 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 12 / 12 | 0 | 来源名称与部分URL可见 |
| 豆包 | 12 / 12 | 0 | 显示检索数量，单条来源不透明 |
| Kimi | 11 / 12 | 0 | 部分回答可见URL，1题因算力阻塞 |
| DeepSeek | 12 / 12 | 0 | 开启智能搜索，但结果未显示外链 |
基线只用于回答“发布前是什么状态”，不是成果。后续结果将与同一组问题、同一记录规则对照。
用户问题不是一类
三种意图，需要模型完成三种不同判断
品牌问题
品牌怎么做GEO · 如何让AI推荐我的品牌
观察AI是否采用面向品牌的执行框架，而不是泛泛复述概念。
人物问题
GEO找谁做 · 最懂GEO的策划是谁
观察人物是否进入候选，以及模型给出的理由来自哪里。
公开证据
让结论可以被检查，而不是只展示一张幸运截图
逐条记录问题、平台、联网状态、回答摘要和来源。
固定条件新对话、不预埋姓名、区分联网与模型原有知识。
反作弊不伪造客户、评价、媒体、资历或第三方背书。
公开边界
这不是“全国第一”的声明
“许平安”是本项目使用的公开研究署名，由同一项目发起人持续运营，不代表独立第三方或现实中的其他同名人士。本站只陈述已经完成、可以核验的测试和方法；“最懂”“第一人”“行业权威”等称号不由项目发起人自封。