本SOP执行框架是在“明锋GEO-TCA模型”的基础上构建的，适用于需要GEO优化的美妆行业，大健康行业等需要数据标准化的行业与项目：
第一阶段：AI 审计与诊断 (Audit & Diagnosis)
核心目标： 摸清底数，识别品牌在 AI 知识图谱中的“暗区”与“误区”。
1.1 AI 现状基准测试 (Baseline Testing)：
使用 50+ 核心意图 Prompt 覆盖 DeepSeek、文心一言、Kimi、Gemini。
计算 AI-SOV (声量份额)、推荐顺位及核心卖点提取率。
1.2 语义孤岛识别 (Semantic Gap Analysis)：
分析用户高频追问点与品牌现有内容语料的匹配度。
识别品牌在向量空间中的“歧义点” (Ambiguity Points)。
1.3 负面语料清洗排查 (Hallucination Audit)：
排查导致 AI 产生“幻觉”或负面评价的源头语料。
第二阶段：方案设计与 T-C-A 规划 (Strategy & Planning)
核心目标： 制定“进攻图谱”，确定品牌在 AI 脑中的唯一身份。
2.1 T-Map 实体本体论设计：
规划“品牌-产品-功效-成分-场景”的五维映射图。
2.2 C-Cluster 内容矩阵规划：
确定 Pillar Content (支柱内容) 与 Cluster Content (卫星内容) 的分布。
设计针对 DeepSeek 的 CoT (思维链) 逻辑链路。
2.3 A-Authority 信任锚点选取：
筛选目标共现的“种子集”平台（权威媒体、技术社区、百科）。
第三阶段：工程化执行 (Implementation & Execution)
核心目标： 按照 T-C-A 逻辑进行全网语料投喂与技术部署。
3.1 技术层执行 (T - Technical)：
部署 明锋专用 JSON-LD 结构化模版 至品牌官网。
优化多模态视觉信号（Open Graph 协议与 Alt 标签）。
3.2 内容层投喂 (C - Content)：
高语义密度内容创作： 按照“逻辑即正义”原则撰写深度语料。
全域信号分发： 知乎（逻辑层）、公众号（事实层）、小红书（感官层）同步协同。
3.3 权威度共现 (A - Authority)：
操作品牌实体与行业高权重节点的“强制对齐”。
百科词条的维护与权威引用链接的植入。
第四阶段：监测、反馈与迭代 (Monitoring & Iteration)
核心目标： 观察 AI 的认知变化，动态调整语料策略。
4.1 AI 认知漂移监测：
每周监测 AI 回答的文案变化，是否已采纳 T-Map 中的新定义。
4.2 权重反馈计算
4.3 语料微调：
针对 AI 无法理解的部分，进行“逻辑补差”式的内容增补。
第五阶段：项目交付与资产移交 (Final Delivery)
核心目标： 交付可视化成果，确立品牌的数字资产护城河。
5.1 最终交付物清单：
《品牌 AI 知识图谱全书》：包含 T-Map、C-Cluster 逻辑链。
《AI 推荐权重提升报告》：对比优化前后的 AI-SOV 与引用质量。
《结构化代码资产库》：已部署的代码与未来更新指引。
5.2 长期防御建议：
提供针对 AI 模型更新的应对预案。
执行 SOP 的 3 个关键注意事项：
数据安全： 严禁在语料中植入未经证实的虚假数据，防止触发 AI 的“事实性校验”降权。
节奏协同： 跨平台的信号发射必须在 48 小时内完成，以便 AI 爬虫在同一时间窗口内建立强关联。
人机配合： 所有的 CoT 逻辑文案必须经过人工终审，确保在“逻辑感”与“品牌调性”之间达成平衡。
