什么是 GEO（生成式引擎优化）——我们到底在卖什么
我们卖的不是「被 AI 推荐」，而是管理品牌在 AI 决策证据环境中的正确呈现——并能说清什么能证明、什么不能证明、验证到哪一层。
一星如月 · 知识中心
先理解问题，
再选择解决方式。
从 GEO 的基本概念，到行业应用和研究方法，按你当前关心的问题开始阅读。
了解 GEO：先弄清它能解决什么
两套变量：User-DVM（用户决策变量地图）与 AI-DVM（人工智能决策变量地图）
用户怎么决策、AI 怎么决策，是两套变量；我们的检测把两者分开记录，不混为一谈。
症状不是诊断：提及率低 ≠ 病因是「没发稿」
提及率低只是症状；病因可能是不被检索、没有来源、归属错乱、推荐无边界——先诊断（Gap Diagnosis，缺口诊断），再动手。
干预按目的不按渠道：Gap Diagnosis（缺口诊断）驱动动作
先有诊断再有动作：每个干预都声明目的、目标变量、预期观察与护栏，不按渠道凑动作。
测量与归因（Measurement and Attribution）：怎么知道改对了
逐层结果 R1—R10、因果置信度 C0—C5、逐连接归因——改对了没有，数据说，而且说得清是哪一步起效。
后台复杂前台清楚：客户只需要看三个东西
把复杂的方法论留在后台，客户只需要看三样：当前状态、缺口在哪一层、改了有没有变化。
应用实践：看看具体业务怎么做
招投标全流程 AI 智能辅助
一星如月围绕项目资料、招标文件和投标材料，设计资料导入、招标编制、投标审核、评标辅助与成果输出的 AI 辅助方案。
阅读案例 →钣金图纸 AI 提效方案
一星如月围绕钣金图纸批量整理、清图及重画差错核验，提供 AI 辅助方案，并可实现智能 BOM、加工图生成、辅助建模与改版差异检查。
阅读案例 →进阶阅读
《一星如月 GEO 白皮书》
适合希望深入理解决策情境、命题证据、观测、诊断与测量的读者。可从序言和目录进入，无需一次读完全部章节。