第一部分：基础实体识别（地基建设）

此部分评估 AI 是否能在海量数据中准确识别你的品牌实体。

• [ ] 1.1 结构化数据 (Schema)： 是否在官网首页部署了 JSON-LD 格式的 Organization 标签？

• [ ] 1.2 身份一致性： 官网、领英、知乎等核心平台的品牌介绍（Description）是否高度一致？

• [ ] 1.3 核心语义映射： 是否在官网代码中使用了 knowsAbout 字段，明确关联了行业核心关键词？

• [ ] 1.4 权威引用链： 是否所有官网页面都存在通往权威行业平台（如行业协会、Crunchbase）的 sameAs 链接？

第二部分：语义权威度（内容深度）

此部分评估 AI 是否认为你的品牌在该领域具备“说话权”。

• [ ] 2.1 定义型内容： 官网是否有原创的、针对行业核心术语的深度解释（如《什么是XX行业标准》）？

• [ ] 2.2 逻辑性结构： 官网内容是否多采用“提问-解答”、“列表”、“数据支撑”等大模型偏好的结构？

• [ ] 2.3 白皮书/深度报告： 官网是否有可被 AI 检索的、具备行业背书性质的深度研究报告？

• [ ] 2.4 语义锚点： 内容中是否高频且自然地将品牌名与“解决方案”、“行业标准”、“技术实践”关联？

第三部分：交互与动态监测（反馈闭环）

此部分评估品牌在 AI 问答场景中的“出场率”与“可控性”。

• [ ] 3.1 问答测试集： 是否建立了针对行业痛点问题的“AI 提问库”并定期监测品牌曝光度？

• [ ] 3.2 负面/幻觉修复： 当发现 AI 出现对品牌的误导性描述时，是否有一套机制能通过发布权威信息进行语义“纠偏”？

• [ ] 3.3 品牌声量反馈： 是否通过社交媒体或论坛引发了围绕“品牌+业务”的真实讨论（制造社交信号）？

• [ ] 3.4 多模态呈现： 如果有数字人或语音交互场景，是否同步优化了视觉/声音的品牌识别元素？

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