AI基线检测
记录AI对新品牌的初始理解、引用与推荐状态。
建立基线
LingNav AILINGNAV真实实验
一个新品牌，
能被AI看见吗？
我们不使用虚假客户案例。LingNav以自己的品牌作为实验对象，公开验证GEO方法是否能改善AI对新企业的理解。
实验真实实验自我验证
实验设计
同一品牌，同一组问题，持续复测
控制变量，记录过程，不用营销叙事替代真实验证。
官网信息基础
建立清晰、可读取的品牌与业务信息基础。
构建基础企业信息优化
优化实体关系、内容结构与可信证据。
实施优化AI持续复测
使用相同问题持续复测AI认知变化。
验证变化01
过程透明
明确实验对象、方法、步骤与限制条件。
02
可以复测
保持问题集与复测逻辑一致。
03
证据优先
以可验证变化，而不是虚构数字作为结论。
第 0 天 · 已审核基线
LingNav 自身的 Kimi 基线，不是客户案例
LingNav 以自身品牌完成第 0 天基线：8 个提示词类别、每类 2 次运行。它是方向性的第一方实验，不是独立验证，也不是跨平台评分。
在已审核的非辅助 Kimi 问题集中，LingNav 未被自然呈现。直接提供品牌名称后，模型可以重复或处理该身份，但这不被视为独立发现或推荐。
当前状态：第 0 天基线与证据盘点已完成；首轮公开优化进行中；尚未运行复测。