方法论
从「内容优化」到「信源结构优化」
AI 时代的信任不是从单点获得的,而是从多个节点之间的相互印证中涌现的。
核心方法论
网状GEO:定义、机制与产品化
为什么「单主体GEO」正在失效?网状GEO 的三原则是什么?多乐猫如何把方法论变成可执行的工程约束?
工程化
三原则 × 工程化机制对照表
独立主体、事实一致、表达独立——每一个原则在多乐猫平台上对应哪些具体的工程机制?
对比
网状GEO vs 传统 GEO
7 维度对比表 + 反面案例:为什么内容再多也解决不了「孤证」问题?
边界
网状GEO 的三个前提与失效风险
网状GEO 不是万能解药。它的效力建立在三个前提之上,每一个前提的失效都会导致效果打折甚至反噬。
架构
信任工程:从「信号」到「共识」
AI 如何从多个独立信源中提取共识?信任架构的可视化讲解。