Belief System 分析 · 更新于 .
GEO 审核检查组织在一组定义的人工智能生成的响应中的表现。它分析品牌的存在、信息的准确性和所使用的来源。为了随着时间的推移具有可比性，它必须保留所检查的问题、观察参数和答案。
因此，第一个可交付成果不是分数。这是一个协议。如果没有它，明显的改进可能来自另一个驱动因素、问题的重新表述或范围的改变。沟通管理必须能够在选择行动之前了解实际测量的内容。
定义审计必须告知的决策
目的可能是纠正错误的描述，使专业知识更容易识别或了解与争议相关的来源。这些需求并没有提出完全相同的问题。仅包含组织名称的审计主要描述对已针对其的请求的响应。
该小组必须包括与公众需求相关的问题：理解方法、比较方法或寻求支持。品牌问题对于准确性仍然有用。你只需要分别分析它们。添加更多有利的问题并不能提高代表性。
建立收集协议
观察表指定问题的文本、语言、该参数可用时的国家、引擎或通道、日期和收集条件。它保留答案和链接。重复用于观察变异性，而不假设每个响应独立于所有其他响应。
该协议必须区分缺席响应、收集错误和未提及组织的响应。这些情况不应全部编码为无标记。每个指标的分母必须与实际可以使用的观察结果相对应。
代码存在、准确性和来源
该存在表明该品牌已命名。准确性检查所说内容：活动、范围、承诺、人员或参考资料。来源描述了检索或引用的页面，具体取决于可访问的信息。来自现场的引用和来自组织的建议是两个独立的观察结果。
NIST 关于生成人工智能的简介特别指出了自信地呈现错误内容的风险。因此，审计必须根据既定基准验证重大断言。回答的流畅性并不能证明其可靠性。 [1]
将诊断链接到要处理的页面
重复出现的错误可能会导致页面过时、信息冲突或身份混乱。存在感低有多种解释：审计必须在得出缺乏内容的结论之前检查来源。行动可能涉及要约的清晰度、第三方发布的证据或信息的获取。
对于 Google 的 AI 功能，文档指出 SEO 基础知识仍然相关，并且没有特殊标记保证外观。 Google 搜索中心是该特定领域的参考；该指示不应转化为适用于所有发动机的通用规则。 [1]
准备以下比较
该报告保留了拟议变更的清单及其理由。在下次检查期间，主面板保持稳定。新问题单独监控，以免混淆覆盖范围的扩展和性能的演变。
有用的审核允许您重现阅读内容：找到答案，检查编码并理解为什么页面被优先考虑。它为通信部门提供了声誉和专业知识的诊断工具。它不承诺稳定的排名或保证报价。