AI 答案可见性（GEO）方法论
Daimonia 的 AI 答案可见性（GEO）方法论是我们的核心资产：一套证据驱动、AI 原生、持续进化、双市场深耕的品牌 AI 可见性优化体系。
我们怎么拆这个问题
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。我们把它拆解为多个关键维度，覆盖从技术基础到内容质量、从结构化数据到权威信号的完整链路。每个维度有明确的评分标准和执行路径：同一套标准换个品牌也能跑，做完之后可以逐项复核。
四个核心原则
证据驱动
每一个优化建议都基于可验证的数据和标准，不凭经验拍脑袋。建议对不对，用两个数验收：我们已服务客户实测 AI 答案推荐率 86%、品牌事实引用率 72%（匿名压测口径）。
AI 原生
整个方法论的执行由 AI 驱动，从内容生产、多平台分发到数据分析和效果监测，全链路自动化。
持续迭代
AI 助手的模型升级随时可能改变抓取规则和推荐逻辑。我们持续追踪前沿变化，模型或平台规则一变，对应维度的评分标准和执行路径跟着改，不是写死的手册。
双市场深耕
中国市场的 AI 答案可见性（GEO）有独特的底层逻辑：各大模型的搜索后端、内容生态和推荐机制各不相同，海外 GEO 理论无法直接套用。我们同时深耕中国和海外两个 AI 生态，每多服务一个客户，方法论就更厚一层。