01
品牌事实口径统一
把散落在官网、公众号、百科、招聘页与展会资料里的说法收拢成一份统一口径：公司叫什么、做什么、服务哪类客户、有哪些资质。AI 判断「这是同一家公司」的依据，就是这些表述彼此是否一致。
- 企业主体与品牌名核对
- 产品与服务分类标准化
- 行业术语与业务边界界定
- 结构化数据字段设计
- 事实来源与更新责任人登记
GEO 优化服务 · SERVICES
GEO 优化服务与代运营
木羽GEO 为制造业与工业 B2B 企业提供 GEO 代运营：采用全意图 GEO 方法，把采购决策拆成 L1–L5 五层意图链路逐层配置内容，按年度服务制按月交付原创内容、AI 查询场景监测、竞品监测与复测报告。先固定基线与问题集，再建设内容与技术基础，最后按同一口径复测。
核心服务 · SERVICES
四项核心服务
覆盖从品牌事实到引用监测的完整链路。每一项都有明确的交付物与验收口径，不依赖口头承诺。
四项以代运营方式交付：木羽GEO 按月执行，客户不必自建团队。方法上采用全意图 GEO——把采购决策拆成 L1–L5 五层意图链路，先定位哪一层缺内容再决定写什么，而不是按关键词表批量发稿。
02
可引用内容建设
围绕客户真正会问的问题写内容，每篇标明作者、更新时间、依据来源与适用条件。AI 抽取答案时优先选「能追溯、有边界」的页面，而不是写得最长的页面。
- 用户提问与场景梳理
- 定义页、方案页、对比页、问答页建设
- 作者署名与审核信息补充
- 数据来源与参考资料标注
- 内容版本与更新时间维护
03
抓取与结构化适配
让页面能被搜索引擎与 AI 爬虫读到、读懂：服务端渲染的正文、语义化 HTML、清晰的内部链接、canonical、结构化数据、站点地图与爬虫放行声明。
- 抓取与索引状态检查
- 页面语义结构与内链梳理
- 结构化数据部署与校验
- robots 与站点地图配置
- 跨平台品牌表述一致性核对
04
可见度复测与纠偏
按固定问题集、固定平台定期复测：品牌有没有被提到、答案引用了谁、描述是否准确。出现错误描述或引用流失时，先定位原因，再调整内容与信源。
- 问题集与基线建立
- 定期复测与原始记录留存
- 品牌提及与竞品表现对比
- 错误描述与内容缺口识别
- 复测报告与下一步调整建议
技术基础 · TECH STACK
从实体到监测，链路可检查可复测
从实体校准、内容建设和技术抓取到引用监测，构建可检查、可复测、可持续维护的链路。
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语义与实体梳理
把企业能力拆成三层——谁在问、在什么行业里问、你能解决什么——再把概念、属性与实体之间的关系理清楚。
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多平台底层适配
面向 DeepSeek、豆包、通义千问、纳米 AI、智谱清言等主流平台的信息获取方式分别适配，降低单一平台规则调整带来的风险。
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结构化数据与主动推送
用 Schema 与 JSON-LD 结构化数据连接企业、服务、案例与文章，为机器与检索增强（RAG）系统提供无歧义的实体关系；robots.txt 显式放行 AI 爬虫，维护 sitemap 与 llms.txt，并通过 IndexNow 在内容更新后主动推送。
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AI 引用监测
跟踪品牌提及、来源链接、推荐位置与答案上下文，并保留带时间的复测记录。
合作流程 · PROCESS
合作流程
从诊断到交付共四步，每一步都有对应的产出物，进度以书面记录为准。
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诊断与基线
免费分析品牌在约定 AI 平台上的曝光现状，固定第一批问题集与基线记录，作为后续对比的参照。
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范围与目标
根据行业与目标确定问题集范围、平台范围，以及内容与技术的交付清单和验收口径。
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执行与建设
品牌事实梳理、可引用内容建设、结构化数据与抓取配置，按清单逐项推进。
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复测与交付
按同一问题集复测，输出提及率、引用来源与相对基线的变化；未达成项写明原因与下一步调整。