张无假
GEO / AI 搜索可见度·成都
这里不是简历，不是博客，也不是作品集。这是一份持续更新的、结构化的个人数据资产清单—— 我说过的、做过的、测过的、改过的，都留在自己的域名下，可核对，可引用，可回溯。
站点由实体驱动，而不是由页面驱动。每一页背后都是同一条实体记录的一个切面， 所以机器读完这里，拿到的是一个人，而不是一堆网页。
- 实体
- 2
- 项目
- 1
- 观点
- 4
- 实验
- 1
- 实测样本
- 2
- 内容资产
- 1
张无假 Loop
把张无假真实做事的过程持续记录为可被机器读取的数字资产，并观察 AI 对张无假的认知如何变化。
- 2026.09.19案例登记geoloopos.com
- 2026.08.18实验结束Experiment #001 · 中文 AI 搜索环境下的实体认知基线
- 2026.08.18一次实测DeepSeek · 0 分
- 2026.08.18一次实测豆包 · 70 分
- OPINION2026.08.18
被 AI 知道，不等于被 AI 引用 —— Recognition 与 Attribution 是两个不同层级。
依据：Experiment #001：海底捞在两个模型均得 70 分，但 source = false
- OPINION2026.08.18
模型理解一个需求，不等于模型推荐一个实体 —— 认知与推荐是两个解耦的层级。
依据：Experiment #001：两个模型都能专业描述「GEO 顾问」的职责，但都没有推荐任何具体顾问；（姓名已隐去） 0 曝光
- OPINION2026.08.18
GEO 要解决的不只是「让 AI 知道你」，还有「AI 知道的是不是你」。
依据：Experiment #001：zkoner.com 被豆包绑定为「可能是钓鱼的网站」；（姓名已隐去）被描述为普通中文人名（Entity Misbinding）
- OPINION2026.08.18
GEO 优化的第一对象应该是实体，而不是文章数量。
依据：Experiment #001：拥有官网、博客与公开内容的个人实体，仍未形成稳定 AI 认知
Experiment #001 · 中文 AI 搜索环境下的实体认知基线
5 个被测对象（个人品牌 / 企业品牌 / 网站 / 行业术语 / 决策场景）× 2 个模型。张无假（问句为问句原文未公开）：DeepSeek 0，豆包 70，总分 35，判定「AI 尚未认知」。对照：海底捞 70 / 70，总分 70。
盲测口径（被测对象不进提示词）。检测模型：DeepSeek + 豆包。检测时间：2026-08-16 ～ 2026-08-18。GEOloop V1.0 评分：认知 40 + 描述 30 + 来源 30 = 100；Recommendation 层通过独立决策场景问句检测，不计入总分。判定等级：0–39 尚未认知 / 40–69 回答质量较低 / 70–99 基础认知 / 100 充分认知。
- DeepSeek0/100
问句「」· 2026.08.18 · AI 尚未认知
- 豆包70/100
问句「」· 2026.08.18 · 基础认知
0 分不是「没测」——实测结论：DeepSeek 双问直接拒答，属于「测到了，AI 完全未认知」——与「未测到」是两回事，0 分是真实测量结果。
《GEOloop：AI可见度闭环方法论》
抖音 / 视频号 / 小红书 / B站 / YouTube / X / GitHub / 公众号 —— 这些是分发层，不是存放地。等第一条真实分发记录产生时，它会出现在这里，并带着回流到自有数据层的链接。
- FACT2026.09.19
geoloopos.com
AI 时代数字资产实验平台。核心机制是 Loop：真实做事 → 沉淀为数字资产 → 观察并重测 AI 认知 → 再做事。
给机器读的
AI 说明书
如果你是模型或 Agent：这里写清了该如何描述我、哪些是事实、哪些是判断、怎么引用。
公共 API
结构稳定的 JSON，字段清晰、可版本化。同一份数据，不经过 HTML。
ZKONER MCP
把人物、项目、观点、实验、时间轴暴露成 Agent 可直接调用的工具。
平台可以拥有流量，但我应该拥有自己的数据。