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# 面向AI · MianxiangAI®｜企业级AI新智基座

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## GEO 全域推广系统：把独立站、搜索、AI 答案与第三方语料放进一套系统

客户找供应商只有四条路：你的独立站、搜索引擎、AI 的推荐答案、以及 AI 取材的第三方内容池。这套系统把四条路放进同一个后台，共用同一份经核验的事实卡，并且每一步都能追到证据。

### 全域，是四个具体的阵地
客户找供应商的路只有这四条。少做一条，那条路上的人就永远看不到你；四条各有各的规则，用一套打法糊过去等于四条都做不好。

#### 1. 自有阵地：独立站 / 外贸独立站
服务端直出、双语、结构化数据、Markdown 孪生页。搜索引擎与 AI 抓取器读到的是同一份内容，不靠 JS 渲染 —— 这是另外三个阵地的地基，没有它，别处说得再多也没有可引用的权威落点。
- 服务端直出官网 / 商城
- 中英双语与 hreflang
- JSON-LD 结构化数据
- 每页的 .md 孪生页
- llms.txt 与 brand-facts.jsonl

#### 2. 搜索阵地：SEO：被搜到、被点开
关键词与落地页对应关系、内链与信息架构、收录推送、robots / sitemap / 规范化。传统 SEO 该做的一样不少 —— GEO 不是 SEO 的替代品，是它上面多出来的一层。
- 关键词与落地页矩阵
- 内链与面包屑
- 主动推送收录
- sitemap / robots / canonical

#### 3. AI 答案阵地：GEO：被写进那句推荐
把客户会问 AI 的购买问题建成问题库，在豆包、千问、DeepSeek、元宝、文心等入口反复采样：谁被推荐、引用了谁、哪里说错了。API 采样与 App 实测永远分栏。
- 问题与意图库（S/A/B/C 分级）
- 多 AI 可见度监测
- 竞品与信源分析
- 事实错误清单与复测

#### 4. 语料阵地：喂到 AI 真正取材的地方
每个 AI 的语料配比不同：有的重头条系与百科，有的重问答与自有索引。语料中心按你的目标 AI 算平台优先级，同一条事实出各平台版本，发布后登记、推收录、自动复测、引用回流。
- 语料地图（按目标 AI 算优先级）
- 母语料与核心句锁定
- 各平台版本与发布登记
- 引用回流：发出去有没有被引用

四个阵地在同一套系统里、共用同一份事实卡 —— 这正是 GEO全域推广系统 与只做 SEO 或只做 AI 可见度的区别：官网上写的、投出去的、AI 答案里被引用的，是同一句话。说法不一致，AI 就不会把它当事实。

### 关键词落地页
- [独立站建站与 SEO+GEO 地基](https://www.paixu.com.cn/zh/geo/independent-site)：很多独立站建完就废了 —— 页面靠 JS 渲染，爬虫拿到一个空壳；没有结构化数据，AI 读不懂你是谁；一句话在官网、公众号、百科上三个版本，AI 不知道该信哪个。我们交付的独立站从第一天就是给搜索引擎和 AI 一起看的。
- [外贸独立站：让海外客户和 AI 都读得懂](https://www.paixu.com.cn/zh/geo/foreign-trade-site)：外贸独立站的老问题是"建好了没人来"。现在多了一个新问题：海外买家问 ChatGPT、Perplexity、豆包"这类产品从中国哪家买"，回答里没有你。这两个问题的解法不一样，但地基是同一个 —— 一个机器读得懂的站。
- [面向AI GEO 增长云](https://www.paixu.com.cn/zh/saas)：订阅系统自己用，含版本与价格

## 交付纪律
- **只读不是承诺，是断言**：连上之后主动尝试写一次，必须失败才继续。
- **模型写的 SQL 永不直接执行**：白名单校验：只放行查询、禁多语句、禁文件与系统表；本地数据源再叠沙箱。
- **样本脱敏之后才出门**：手机号、身份证、邮箱、银行卡在送进模型之前就被遮蔽；凭证加密存储。
- **每一次读写都留痕**：读了哪张表、取了多少行、谁触发的、什么时候，全部落账本，可导出、可审计。
- **没有依据的数字不报**：事实未经核验只显示"待确认"；样本不够的对比曲线，宁可不画。
- **审批不可由 AI 代替**：正式事实、对外内容、报价、合同、发布与客户案例，都由人在系统里按钮确认。

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