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# GEO 实验室 01：我改了一行代码，ChatGPT 终于不再“瞎编”我的公司了
**发布日期：** 2026年8月 | **作者：** 明见万川 GEO 实验室 | **分类：** GEO 实验, 知识图谱
> **实验背景**：
> 两周前，我们的新官网 **MJMatrix** 上线。为了测试 GEO 效果，我打开 ChatGPT-4o 问了一个简单的问题：“MJMatrix (杭州明见万川) 是做什么的？”
> **ChatGPT 的回答让我两眼一黑**：“MJMatrix 是一家专注于高性能机械键盘矩阵设计的硬件公司...”
>
> 显然，AI 把我们名字里的 "Matrix" 和互联网上大量的 "Keyboard Matrix" 搞混了。这不仅是尴尬，更是品牌灾难。
> 本文记录了我们如何通过修复 **Entity Identity (实体身份)**，用“一行代码”扭转乾坤的全过程。
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## 一、 为什么 AI 会“瞎编”？(The Hallucination Mechanism)
要解决问题，先要理解原理。大模型（LLM）本质上是一个**概率预测机**。
当我们问 "Who is MJMatrix?" 时，模型内部发生了以下计算：
1. **检索 (Retrieval)**：它在训练数据里搜索 "MJMatrix"。
2. **稀疏性 (Sparsity)**：由于我们是初创公司，训练语料极少。
3. **概率补全 (Completion)**：模型发现 "Matrix" 这个词通常和 "Keanu Reeves" (黑客帝国) 或 "Keyboard" (键盘) 一起出现。
4. **幻觉生成 (Hallucination)**：基于概率，它自信地编造了一个“键盘公司”的故事。
**结论**：对于长尾品牌（Long-tail Brands），AI 默认是**不可信的**。我们需要一种手段，强制给 AI 注入**确定性**。
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## 二、 失败的尝试：疯狂堆砌关键词
一开始，我们试图用传统的 SEO 方法解决：
* 在 `title` 和 `meta description` 里疯狂重复“我们是做 AI SEO 的科技公司”。
* 在 `footer` 里写满公司简介。
**结果**：一周后测试，ChatGPT 依然胡说八道。
**原因**：LLM 对页面文本的理解是**非结构化**的。它读到了这些字，但它不确定这些字是不是在描述页面主体，还是广告，还是引用。它缺乏一个**锚点 (Anchor)**。
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## 三、 成功的解法：引入知识图谱 (Knowledge Graph)
AI 真正能听懂的语言不是自然语言，而是 **JSON-LD (Linked Data)**。
我们需要告诉 AI：“嘿，‘MJMatrix’不仅仅是一串字符，它是一个**唯一的实体 (Entity)**，它的官方身份ID是这个 URL。”
### 3.1 关键的那“一行代码”
我们在 Next.js 的全局 Layout 中，注入了如下 Schema。请注意标红的那一行 `@id`：
```json
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Organization",
// ▼▼▼ 就是这一行，拯救了我们的品牌认知 ▼▼▼
"@id": "https://www.mjmatrix.com/#organization",
// ▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲▲
"name": "MJMatrix",
"alternateName": ["杭州明见万川科技有限公司", "MJMatrix Inc."],
"url": "https://www.mjmatrix.com",
"logo": "https://www.mjmatrix.com/logo.png",
"description": "A startup focused on GEO (Generative Engine Optimization) and AI agents.",
"sameAs": [
"https://github.com/mjmatrix",
"https://twitter.com/mjmatrix_ai",
"https://www.linkedin.com/company/mjmatrix"
]
}
```
### 3.2 为什么要加 `@id`？
在没有 `@id` 之前，我们的首页、关于页、博客页在 AI 眼里是三个**互不相关的页面**。
* 首页说：这里有个公司叫 MJMatrix。
* 博客页说：作者是 MJMatrix 团队。
AI 无法确定这两个 MJMatrix 是不是同一个。
加上 `"@id": "https://www.mjmatrix.com/#organization"` 之后：
所有页面都在向 AI 声明：**“我提到的这个 MJMatrix，就是 ID 为 #organization 的那个唯一的实体。”**
这行代码就像一根针线，把散落在互联网各个角落（官网、GitHub、LinkedIn）的信息碎片，缝合成了一个完整的**知识图谱节点 (Knowledge Graph Node)**。
[Image of Knowledge Graph Entity Linking process]
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## 四、 辅助验证：sameAs 的力量
除了 `@id`，`sameAs` 数组是第二重要的助攻。
```json
"sameAs": [
"https://www.crunchbase.com/organization/mjmatrix", // 高权重：商业数据库
"https://zh.wikipedia.org/wiki/明见万川" // 极高权重：维基百科
]
```
**逻辑**：AI 可能不信你的官网（它觉得你在自卖自夸），但它绝对信任 Crunchbase 和 Wikipedia。
通过 `sameAs`，我们将“新官网”这个弱节点，连接到了“Wikipedia”这个强节点上。AI 会进行逻辑推理：
* 前提 A：Wiki 说明见万川是做 GEO 的。
* 前提 B：MJMatrix 官网声称自己等同于 (sameAs) 那个 Wiki 条目。
* 结论：MJMatrix 确实是做 GEO 的。
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## 五、 实验结果 (The Aftermath)
代码上线 72 小时后，GPTBot 重新抓取了我们的站点。
**再次提问 ChatGPT-4o**：“MJMatrix 是做什么的？”
**新回答**：
> “MJMatrix（杭州明见万川）是一家位于中国的科技初创公司，专注于**GEO（生成式引擎优化）**和**AI 代理工作流**。该公司的目标是帮助企业优化其在 AI 搜索引擎（如 ChatGPT 和 Perplexity）中的可见性。”
**成功！** 它不仅说对了行业，还精准引用了我们在 Description 里定义的关键词。
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## 六、 实验室总结
在 GEO 的世界里，**模糊是最大的敌人**。
很多企业的官网只有漂亮的 UI 和动效，但在代码层面却是“裸奔”的。他们没有给 AI 留下任何结构化的抓手。
这行 `@id` 代码的价值，不在于技术有多难，而在于它体现了一种思维的转变：**从面向人类设计（Readable），转向面向机器设计（Machine-Understandable）。**
如果你的品牌在 AI 里也经常“被改行”，不妨检查一下，你的 `Product`、`Organization` 或 `Person` Schema 里，是否漏掉了这把通往数字真相的钥匙。
