Daimonia 的 GEO 方法论体系是我们的核心独家资产。它覆盖技术底座、结构化语义、内容可读性、可引用性、权威信号五大维度，从审计标准到建设指南，为品牌在 AI 搜索引擎中的可见性建设提供完整的、可执行的方法论框架。
GEO 方法论
方法论，不是经验
大多数 GEO 服务商卖的是经验——“我们做过”。Daimonia 卖的是方法论——一套可审计、可复制、持续进化的标准体系。
AI 搜索引擎如何决定推荐哪个品牌？这不是玄学，而是有迹可循的工程问题。我们将这个问题拆解为 5 个维度，每个维度有明确的评分标准和执行指南。
五维审计框架
D5 — 技术底座
核心问题：AI 爬虫能抓到你吗？
技术底座是一切的前提。如果 AI 的爬虫无法访问你的网站，后面所有优化都是空中楼阁。
| 检查项 | 标准 |
|---|---|
| robots.txt | 放行全部 LLM + 搜索爬虫 |
| sitemap.xml | 含 lastmod / changefreq / priority + 多语言 xhtml:link |
| Core Web Vitals | LCP < 2.5s · INP < 200ms · CLS < 0.1 |
| URL 结构 | 语义化 kebab-case，层级 ≤ 3，canonical 唯一 |
| HTTPS | 全站加密 + HSTS，无混合内容 |
D1 — 结构化语义
核心问题：AI 能理解你的信息结构吗？
结构化数据（Schema.org / JSON-LD）让 AI 像读数据库一样理解你的品牌。没有结构化标记的网页，对 AI 来说只是一堆文字。
- 全站实体图谱：Organization + Person + WebSite，全站 layout 注入
- 页面级实体：Service（服务页）· FAQPage（FAQ）· Article（案例/博客）
- 实体关系：用
@id互相引用，形成连贯的实体网络
D2 — 内容可读性
核心问题：AI 能准确解读你的内容吗？
AI 偏好结构清晰、逻辑连贯、自足成句的内容。
- H 标题层级：H1 每页唯一，H2-H4 严格递进不跳层
- 段落结构：2-5 句/段，主题句 + 支撑句 + 结论，每段只讲一件事
- Lead 摘要段：每页首段 2-4 句自足概述，包含核心关键词和价值主张
- llms.txt：网站根目录放置 LLM 专用摘要，中英双语
- 搜索结果卡片工程：确保 AI 平台和搜索引擎抓取时，摘要成句、信息准确
D4 — 可引用性
核心问题：AI 有足够的理由引用你吗？
AI 在回答时引用某个来源，需要该来源提供足够”值得引用”的内容——数据、独家观点、专业见解。
- 数据点标注来源：每个核心数据必须标明出处
- 量化数据密度：每篇服务/案例页 ≥ 3 处量化数据
- 引语用 blockquote：创始人和方法论的核心观点用引语格式呈现
- 禁用模糊量化：不用”很多""大部分""常常”，具体到数字
- 独家资产：提供其他来源没有的独特信息——这是被 AI 持续引用的根基
D3 — 权威信号
核心问题：AI 能确认你的可信度吗？
AI 推荐品牌时会交叉验证——你自己说的算不算，别人怎么说你。
- E-E-A-T 必建页面：About（组织信息）· 创始人（资质经历）· 资质认证 · 联系方式 · 隐私政策
- 可验证外部锚点 ≥ 3 条：营业执照注册号 · GitHub · 域名 WHOIS · 媒体报道等
- sameAs 策略：只放真实已上线的外部 URL，不造假不占位
方法论三原则
Evidence-driven（证据驱动）
每一个优化建议都基于可验证的数据和标准。我们的审计报告附带每一条评分的依据和来源，不凭经验拍脑袋。
发了多少条内容只是工作量。86% 的品牌曝光率和 72% 的内容引用率——这才是 GEO 的硬通货。
AI-native（AI 原生）
整个方法论的执行由 AI Agent 驱动。1 位人类创始人做策略判断和最终 QA，16 名 AI Agent 覆盖内容生产、多平台分发、数据分析、效果监测全链路。
Methodology-rigorous（方法论严谨）
方法论不是写死的。每个 AI 平台的模型升级都可能改变抓取源和推荐逻辑——豆包绑抖音今天是这样，明天可能变。我们持续追踪前沿模型研究，审计标准和执行指南跟着迭代。
方法论是活的。这是 agency 和工具都做不到的事。
建站五步 Workflow
基于方法论的标准化建站流程：
Step 1 → D5 技术底座 （自检通过才进 Step 2）
Step 2 → D1 结构化语义 （自检通过才进 Step 3）
Step 3 → D2 内容可读性 （自检通过才进 Step 4）
Step 4 → D4 可引用性内容 （自检通过才进 Step 5）
Step 5 → D3 权威信号 （自检通过 → 整站 Light Audit）任一步骤自检未通过不进入下一步。 这个严格的门控机制确保每个维度都达标后再叠加下一层，避免在松散的基础上堆砌优化。
中国 LLM 搜索机制研究
中国市场的 GEO 有独特的底层逻辑。我们对中国 8 大主流 LLM 的搜索后端进行了系统研究：
- 每家大模型的搜索后端架构（自建 vs 接入第三方）
- 各平台的主要抓取源和内容生态绑定关系
- 推荐逻辑的差异（实时搜索 vs 训练数据 vs 混合模式）
这套研究是中国 GEO 的必备知识基础——用海外 GEO 理论直接套中国市场行不通，必须理解底层机制才能精准优化。
方法论的复利效应
每多服务一个客户，方法论就更厚一层。
我们的审计标准、引用故障诊断、平台抓取规则研究，都是在客户交付过程中持续积累和验证的。这些资产不是一次性的——它们随客户规模增长形成复利壁垒。