GEO（生成式引擎优化）的概念、引擎实测与真实案例。所有数字来自 AIHonest 自己的监测管道——口径透明、原始回答可回看。
GEO 概念、指标口径与实操方法——看懂数据再动手
豆包 / DeepSeek / Kimi 等引擎的真实回答差异，全部来自实测数据
真实站点的 GEO 提升实验：基线、动作、逐周数据全公开
llms.txt 是给 AI 引擎看的「站点说明书」。本文是可照抄的实操指南：写什么、怎么写、常见错误，以及一个中文站的完整示例——全部来自 AIHonest 的真实部署经验。
GEO 监测（生成式引擎优化监测）指定期向 ChatGPT、豆包、DeepSeek 等 AI 引擎提问，量化品牌在回答中的提及率、排位与情感。它是 SEO 监测在 AI 搜索时代的对应物——当用户不再搜索而是直接问 AI，被引用才有流量。
测量不准，优化就是盲打。本文公开 AIHonest 的测量方法论：口径定义、回声污染剔除、采样与统计设计——以及一个真实站点的 0% 基线记录。所有引擎数据均来自实测。
我们用 3 个真实问题连续 3 天监测豆包、DeepSeek、Kimi 对「中文 AI 导航站推荐」的回答。基线发现：自然推荐场景下三家均未提及我们自己的实验站点，toolify.ai 被提及 5 次；DeepSeek 引用集中在机器之心与量子位。这是 AIHonest 引擎观察系列第一期。