實體一致性（跨站描述統一）
AI 靠多來源交叉驗證你是誰
跨站描述一致像多位證人的口供——每個證人（你的官網、社群、名錄、報導）說法一致，陪審團（AI）才敢採信；口供兜不攏，整個證詞的可信度歸零。
03為什麼是現在學
AI 建立「你是誰」的認知靠多來源交叉驗證——au02/au09 做的一致性工程，在 GEO 這裡收成：描述一致的實體被 AI 自信地介紹，描述分歧的實體被模糊帶過或乾脆不提。
04白話理解（對客戶簡報可直接引用）
GEO 視角的一致性檢查：拿你的標準描述（實體基準卡）去對照 AI 眼中的你——直接問各家 AI「XX 公司是做什麼的」，比對回答與基準卡的出入。出入的來源通常是：舊官網說法殘留、名錄過期資料、維基/Wikidata 與現況不符——逐一回去修（au09/au11/au03 的既有機制）。
05工具箱
- ▸AI 認知測試（四家引擎問同一題） — 「AI 眼中的你」的直接觀測
- ▸實體基準卡 — 比對的標準答案
06怎麼做 · SOP 2 步（每步標產出物）
- 1季度做 AI 認知測試並記錄回答→ 認知快照
- 2出入溯源修正（哪個來源在放舊料）→ 修正紀錄
07場景應用（實戰經驗）
- ◆AI 介紹某公司時還在講三年前已停掉的業務——溯源發現是維基條目沒更新＋兩個名錄還掛舊描述。修完三個月後 AI 的介紹跟上了。
08⚠️ 常見誤區
- ✕只改官網不改第三方——AI 的認知是多來源加權的，你家門口的說法只是其中一票。
口訣
「AI 相信的是眾口一致的版本；先讓眾口一致。」
10里程碑 · 完成標準（可驗證）
- ☐季度認知快照
- ☐出入有溯源修正
學習者勾自己的進度；顧問勾客戶專案的交付——同一份標準，兩種用法。
12檢核方式與依據出處
半自動：程式抓資料或客戶填表，再由系統／顧問判讀。
依據等級決定計分權重（🟢×3／🔵×2／⚠️×1）——權重量的是「依據有多硬」， 不是「我們覺得多重要」。查無權威文件的判準，誠實標「業界慣例」。