AI企业数字资产
能够被人和机器稳定识别、核验、更新和复用的企业事实、知识、内容与媒体资产。
- 应用场景
- 用于统一官网、知识库、销售、客服和内容渠道的品牌真源。
- 适用边界
- 不等于文件数量，也不代表平台会自动采纳。
术语状态16 个稳定定义，复核于 2026-07-19
官方方法定义版本可追踪DEFINED TERMS
AI企业数字资产术语
这些定义用于本官网与星媄数据交付体系；行业或平台有更具体定义时，应同时说明来源和适用范围。
GEO
面向生成式AI问答场景的内容与实体优化方法，重点关注问题覆盖、可信来源、品牌理解和模型差异。
- 应用场景
- 用于识别AI如何回答品牌、服务和行业问题，并补齐官方答案。
- 适用边界
- 不能保证排名、推荐、引用或回答顺序。
AEO
面向答案引擎的内容优化方法，强调直接回答问题、清晰结构和可核验信息。
- 应用场景
- 适用于FAQ、知识条目、服务说明和决策问题。
- 适用边界
- 不是简单堆叠问句或关键词。
AI可见度
品牌及其事实在AI问答场景中被正确提及、理解和关联到可信来源的可观察状态。
- 应用场景
- 通过固定问题集跨时间和模型记录变化。
- 适用边界
- 一次回答不能代表长期可见度。
官方信源
由明确主体发布、可公开访问并对内容真实性承担责任的信息来源。
- 应用场景
- 承载企业定义、服务、联系方式、政策和知识答案。
- 适用边界
- 官方发布不等于内容自动真实，仍需证据与复核。
实体一致性
品牌名称、主体、服务、地区、资质和联系入口在不同页面与渠道保持一致。
- 应用场景
- 用于减少模型和用户对同一企业的混淆。
- 适用边界
- 未核验字段应明确缺失，不能用占位信息补齐。
答案先行
在标题和首段直接回答用户问题，再补充条件、证据、步骤和边界。
- 应用场景
- 降低用户阅读和机器抽取成本。
- 适用边界
- 直接答案不能省略必要限制或风险。
结构化数据
使用明确字段和标准类型描述页面实体与内容的机器可读信息。
- 应用场景
- 本官网使用JSON-LD表达Organization、Service、FAQPage等类型。
- 适用边界
- 结构化数据必须与页面可见正文一致。
AI知识库
统一管理企业事实、服务、问答、来源、审核与版本的知识真源。
- 应用场景
- 为官网、内容矩阵、销售、客服和AI应用提供一致口径。
- 适用边界
- 不能把未经确认的材料直接升级为官方事实。
跨模型验证
使用相同问题、相近时间和相同事实字段比较多个AI模型回答。
- 应用场景
- 识别缺失、冲突、旧信息和无来源判断。
- 适用边界
- 观察模型不代表与平台存在合作关系。
证据账本
记录结论、来源、责任人、日期、审核状态和变更原因的可追踪清单。
- 应用场景
- 用于内容发布前核验和后续更新。
- 适用边界
- 来源链接失效或事实变化后必须重新复核。
审核状态
标识内容处于待核验、已复核、需更新或已下线等生命周期阶段。
- 应用场景
- 帮助团队和机器区分事实确定程度。
- 适用边界
- 已复核只表示按当时资料确认，不代表永久有效。
内容矩阵
围绕同一官方真源，将用户问题适配为官网、图文、问答、视频和媒体内容。
- 应用场景
- 扩大问题覆盖并保持跨渠道一致。
- 适用边界
- 不是机械复制或批量伪原创。
样板模型
用于说明问题、方法、交付物和预期价值的解决方案示例。
- 应用场景
- 在没有客户授权案例时展示服务逻辑。
- 适用边界
- 不能表述为已发生客户结果或真实业绩。
最近复核日期
内容最近一次完成事实、来源与边界检查的日期。
- 应用场景
- 帮助用户和机器判断时效性。
- 适用边界
- 日期更新必须对应真实复核动作。
机器事实接口
以纯文本或JSON提供站点核心事实、页面和问答的辅助入口。
- 应用场景
- 本官网提供llms.txt与ai-facts.json。
- 适用边界
- 它们是辅助发现入口，不能替代公开HTML、搜索收录和真实证据。