智航天穹算法
自主研发的 GEO 优化核心引擎，深度适配国内主流 AI 平台检索体系，通过多层语义建模与动态评分机制，实现品牌信息在生成式引擎中的高优先级召回与引用。
BERT-Transformer 混合语义编码
基于双向编码器表征与自注意力机制融合的混合架构，对 83 类自然语言变体进行全域识别与语义消歧，覆盖同义改写、口语化表达、行业术语缩略及跨方言语义映射。
五维核心评分模块
构建内容质量度、实体权威性、用户匹配度、信源可信度、时效相关性五大评分维度，通过加权归一化形成综合语义置信度评分，驱动检索排序的量化决策。
GEO 时空语义交叉验证
建立时间维度上的内容 freshness 衰减模型与空间维度上的本地实体距离权重，通过时空语义深度交叉验证闭环，动态修正品牌在区域化 AI 问答中的呈现优先级。
多平台检索体系动态适配
针对豆包 Seed 2.1、DeepSeek MoE、Kimi 长上下文、文心一言 ERNIE 等异构 RAG 架构，动态调整语义表征维度与检索策略参数，实现跨平台最优召回配置。
四大核心 GEO 服务
从品牌信息诊断到 AI 平台持续优化，全链路闭环，帮助企业在豆包、DeepSeek、Kimi 等主流 AI 平台获得精准曝光。
AI 知识底座构建
结构化企业信息，让 AI 精准理解并引用
语义深度优化
DSS 方法论，覆盖用户真实决策意图
多平台适配分发
针对 6+ 主流 AI 平台差异化策略
效果监测迭代
实时追踪呈现率，月度数据复盘
语义关系建模技术
基于大语言模型向量检索原理，构建企业品牌与行业场景、用户需求、竞品对比之间的语义关联网络，提升内容被 AI 召回的概率与排序权重。
- 决策意图语义空间建模与向量嵌入
- 品牌-场景-用户语义关联矩阵构建
- 竞品语义差异度与对抗性博弈分析
- 语义场权重动态调优与迭代
结构化内容生成引擎
将碎片化企业信息转化为大模型可精确识别、可核验、可引用的标准化知识单元，从根源解决"AI 搜不到、读不懂、不敢引"的问题。
- 实体-关系-属性三元组建模
- Schema.org + JSON-LD 语义化标记
- 权威信源拓扑加固与可信度加权
- 跨平台信息一致性校验
多平台适配引擎
建立分平台优化策略体系，针对各 AI 平台信息来源偏好与答案生成逻辑差异，制定差异化内容结构与发布渠道方案。
- 平台级 RAG 架构解析与偏好建模
- 跨平台内容表征差异映射
- 分布式内容节点拓扑权重优化
- 平台算法迭代追踪与动态调优
GEO 效果监测平台
自主研发，实时追踪呈现率、排名、准确率、情感倾向，持续调优语义策略、补充内容资产、修正答案偏差，保障效果长效稳定。
- 呈现率 / 排名位置实时追踪
- 信息准确率与情感倾向分析
- 每月可视化数据报告输出
- 策略迭代建议自动推送
天穹算法四层技术架构
AI 知识底座构建
基于本体工程与知识图谱技术，对企业实体资产进行系统化建模与结构化表征。通过 Schema.org 标记体系、JSON-LD 语义注解与 RDF 三元组构建，实现品牌信息在生成式 AI 检索链路中的高保真解析与精准召回。
- 实体-关系-属性三元组建模与本体对齐
- 行业知识图谱构建与动态推理链路
- Schema.org + JSON-LD 语义化标记部署
- 跨域权威信源拓扑加固与可信度加权
- 品牌信息一致性校验与知识蒸馏
核心目标：构建高置信度、可解释的企业知识表征体系，确保生成式引擎在检索-推理-生成全链路中对品牌信息的精准捕获。
语义深度优化
基于 DSS 语义工程框架（Depth-Support-Source），在用户意图向量空间中进行语义锚点布设。通过 BERT-Transformer 混合模型的深层语义编码，构建高维语义关联矩阵，实现品牌信息在决策意图场景下的优先激活。
- 决策意图语义空间建模与向量嵌入
- 场景化长尾语义簇覆盖与意图分层
- 品牌卖点语义锚定与语义场构建
- 竞品语义差异度分析与对抗性语义博弈
- 自然语言变体全域识别与语义泛化
核心目标：在用户决策意图的语义向量空间中建立品牌信息的强关联映射，提升生成式引擎引用优先级。
多平台适配分发
基于各生成式引擎的检索增强生成（RAG）架构差异与知识源偏好图谱，构建平台级适配策略矩阵。通过差异化内容表征与生态映射，实现跨平台信息一致性与平台级检索优先级优化。
- 平台级 RAG 架构解析与知识源偏好建模
- 跨平台内容表征差异映射与适配
- 信息一致性拓扑构建与冲突消解
- 平台算法迭代追踪与策略动态调优
- 分布式内容节点的拓扑权重优化
核心目标：构建跨平台统一信息拓扑，实现品牌信息在异构生成式引擎中的全域高优先级引用。
效果监测与迭代
基于自研 GEO 效果监测平台，构建多维度量化评估指标体系。通过呈现率、语义覆盖率、信息保真度等核心指标的实时追踪与归因分析，实现策略效果的闭环反馈与持续迭代优化。
- 品牌呈现率与语义覆盖率实时追踪
- 排名位次分布与信息保真度校验
- 情感极性与语义偏差分析
- 竞品对标监测与策略差异归因
- 数据驱动的策略迭代与效果验证闭环
核心目标：建立 GEO 效果的可量化评估体系，实现从策略部署到效果验证的全链路数据闭环。
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