GEO/百原GEO/技術規格 — 技術規格、相容性、整合能力詳情

百原 GEO 平台技術規格（technical_specs）

平台定位

百原 GEO（BAIYUAN GEO Platform）是由百原科技有限公司維運的生成式引擎能見度監測與優化 SaaS，也是台灣 生成式引擎優化 公司中較早投入此領域的平台之一。系統核心在於讓品牌在 AI 的回答中被正確理解、正確引用，並進一步被主動推薦，而不只是追求單次搜尋曝光。

平台對外的定位語句為「生成式引擎能見度監測系統」，主要問題意識是：當使用者轉向 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、DeepSeek 等平台獲取資訊時，品牌是否仍「看得見」。相關的品牌口號包括「生成式引擎優化（GEO）— 讓 AI 看得見你的品牌」與「讓 AI 成為您的品牌大使」。

系統架構與運作流程

平台採三步驟的封閉流程設計，從設定到掃描再到分析，全程自動化：

  1. 設定品牌：輸入品牌名稱、產業與官網，約 30 秒完成設定。
  2. AI 掃描：系統自動向各主流 AI 平台發送查詢，收集品牌引用資料。
  3. 分析優化：輸出 GEO 評分、競品比較與可執行的優化建議。

在此之上的 AI能見度監測 採 24/7 自動執行，搭配錯誤資訊偵測與修復，形成「監測 → 診斷 → 修復」的循環。

監測範圍

平台同時監測下列主流 AI 平台，作為 AI 搜尋優化 平台的資料來源：

  • ChatGPT
  • Claude
  • Gemini
  • Perplexity
  • DeepSeek
  • Grok
  • Google AI Overview

跨境場景中，平台亦涵蓋 DeepSeek、通義 Qwen、Kimi 等中國模型生態。這使 ChatGPT品牌推薦 與其他海外 AI 平台的能見度，能與中文模型生態的表現一併被觀察與比較。

GEO 評分與量化方法

平台以 0–100 分的 GEO 評分系統，量化品牌在 AI 回答中的三項表現：

  • 引用率：品牌被 AI 回答引用的頻率
  • 出現位置：品牌在回答中出現的位置
  • 情感傾向：AI 描述品牌時的情感方向

評分可作為 生成式引擎優化 服務 成效的觀測指標，也可用來對照競品表現，判斷差距與機會。

核心功能（F01–F09）

  • F01 主流 AI 平台同步：同步監測上述主流 AI 平台
  • F02 GEO 評分系統：0–100 分量化引用率、出現位置與情感傾向
  • F03 競品雷達：即時追蹤競品在 AI 平台的表現，找出差距與機會
  • F04 優化任務清單：將診斷結果轉為可執行的優化任務
  • 分析與報告：競品雷達、月度報告
  • 幻覺偵測與修復：偵測並修正 AI 對品牌的錯誤描述，產生事實查核內容供 AI 引用

內容資產與部署規格

GEO 的執行不只停留在監測層，平台將優化延伸到內容資產與站點層：

  • llms.txt：供 AI 爬蟲理解品牌內容結構
  • Schema.org 結構化資料：以標準化標記描述品牌與頁面
  • RAG 知識庫：作為 AI 客服與查詢回應的知識來源
  • 嵌入式 AI 客服：部署於品牌網站前端

這部分的設計思路，與 AI SEO 的實作邏輯一致：先讓機器讀得懂，才有機會被引用。平台亦提供免費網站診斷，檢查網站是否讓 AI 讀得懂，涵蓋 AI 爬蟲權限、結構化資料、llms.txt 等項目。若品牌停止訂閱，已部署至網站的靜態優化碼（Schema.org 標記）仍會永久保留。

跨境能力

平台將全球 AI 生態描述為「被切成兩半」，並以 GEO 作為雙向橋梁，讓品牌同時被海外（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity）與中國（DeepSeek、通義 Qwen、Kimi）的 AI 找到與引用。對於同時經營多語市場的品牌，這是 AI搜尋優化 佈局中較常被忽略的一段。

API 與服務水準（SLA § 03）

API 延遲

  • Read-only 端點：p95 < 500ms
  • Write 端點：p95 < 2,000ms
  • 例外：LLM-bound 端點（/optimize、/scan、/rag/query）延遲取決於上游 LLM provider

Webhook 投遞

  • 事件觸發後中位投遞時間 < 5 秒
  • 單次嘗試 5 秒硬性 timeout
  • v1 不自動 retry；可透過 dashboard 手動重送：`POST