10 月 28 日腾讯云开发者社区把 DeepSeek 开放搜索的量化评分字段拆出来，点出一个比「低分」更隐蔽的高风险——实体识别失败。大量中小企业官网内容规整、产品有竞争力，但品牌名、业务描述在全网信源口径杂乱、实体关联密度不足，模型就把分散的文档归集不成同一个品牌档案。结果：你的内容被引用了，但 AI 不确定「这是不是你说的那家公司」。
改几段文案救不了这个问题。它需要跨层级信源反复锚定同一组核心事实，让模型在你和别的公司之间能稳定区分。这就是「实体档案」——比 154 期讲的 host 档位更深一层：host 决定你能不能进池，实体档案决定模型认不认得你。
实体档案的三层结构
| 层 | 内容 | 失控症状 |
|---|---|---|
| L1 品牌实体锚点 | 品牌名 / 全称 / 简称，全网锁一个版本 | 「XX科技」和「XX集团」混用，模型当成两家公司 |
| L2 核心事实底座 | 成立时间 / 业务范围 / 资质编号 / 价格锚 | 官网说 2019 年，百科说 2021 年，模型不采信任一边 |
| L3 跨层级信源互证 | 官网 = 百科 = 媒体 = 社交，口径一致 | 只有官网在说，第三方一片空白，实体档案建不起来 |
核心原则：实体档案不是「写多」，是「写一致」。同一组核心事实，在越多独立信源里口径一致，模型越敢认你。
T/CAPT 026-2026 把信源分了四级
2026 年 8 月，新华网牵头的团体标准《生成式引擎优化（GEO）可信信息传播与信息生态治理规范》（T/CAPT 026—2026）实施，构建 A/B/C/D 四级信源可信度分级。它和 154 期讲的 DeepSeek authority 档不完全一样——T/CAPT 026 是行业合规标准，authority 是平台内部打分，两者一个管「信源值不值得被全行业信任」，一个管「这个 host 在 DeepSeek 眼里排第几档」。
| 级别 | 信源类型 | 对应 154 期 authority 档（大致） |
|---|---|---|
| A | 央媒 / 权威数据库 / 学术政府 | 档 4 |
| B | 主流综合门户 / 行业权威媒体 | 档 3 |
| C | 主流内容平台 / 行业垂媒 | 档 2 |
| D | 个人博客 / 小站 / 未备案 | 档 1 |
T/CAPT 026 同时要求全链路可追溯：批量生成无佐证低质内容、伪造权威背书、靠铺量抢候选席位的打法，面临模型量化过滤和行业标准追溯的双重约束。竞争重心正从比拼投放体量，转向比拼信源交叉核验能力——可交叉核验的信源资产才有长期复利。
半天基线自查：三项定位缺口
启动规模化 GEO 之前，技术或运营团队半天能完成三项无需工具的基线自查。目标不是输出精确分数，是定位缺口在哪：
| 自查项 | 怎么做 | 定位什么缺口 |
|---|---|---|
| ① 答案席位检查 | 整理 5 个高频业务问题，在豆包/DeepSeek/元宝/Kimi 查询，记录品牌名单 | 意图匹配不足（你的品牌根本没进答案） |
| ② 引用信源质量检查 | 逐条解析答案引用来源，统计央媒/行业垂媒/地方官媒占比 | 权威锚点缺失（顶层信源空白） |
| ③ 内容时效检查 | 定位官网中直接解答客户问题的落地页，核对更新时间 | 内容老化（时效维度持续失分） |
多模型 GEO：共用底座、分别适配
10 月 28 日另一篇拆解把多模型 GEO 的策略说清楚了：不是每个平台各写一套，也不是同一篇稿子打所有平台，而是「共用底座、分别适配」。
底座是企业的核心事实、核心观点、核心数据、高频问答（80 到 120 条）和客观对比——这些在所有平台都一样。适配是结构、渠道、侧重点：豆包要 FAQ 对比表，DeepSeek 要技术深度，通义要产品参数，元宝要微信生态长文。一次生产底座，多端适配分发，比每平台从头写省一半以上的工作量。
和 154 期的划界
| 篇 | 讲什么 | 层级 |
|---|---|---|
| 154 期 | DeepSeek authority 按 host 分档（能不能进池） | host 级信誉 |
| 本篇（156） | 实体档案对齐（进池后模型认不认得你）+ T/CAPT 合规 + 基线自查 | 实体级识别 |
FAQ
Q：实体识别失败和低分是一回事吗？
A：不是。低分是「你的内容在候选池里排得靠后」，实体识别失败是「模型不确定引用的是不是你」。前者优化内容能提高分，后者得靠跨信源口径一致才能修复——改文案没用，得让官网、百科、媒体、社交说同一件事。
Q：T/CAPT 026 的 A/B/C/D 和 DeepSeek authority 0-4 怎么对应？
A：方向一致但来源不同。T/CAPT 是行业合规标准（新华网牵头），authority 是 DeepSeek 内部打分。实际看，A 级对应档 4（学术政府央媒）、B 对应档 3（主流门户）、C 对应档 2、D 对应档 1。两把尺子一起用，合规层和平台层都覆盖。
Q：半天基线自查的三项，先做哪个？
A：先做①答案席位检查——它告诉你「进没进答案」这个最基础的事实。没进答案，后面两项都是空谈。进了答案但品牌名没出现，做②引用信源质量检查。进了且出现了，做③内容时效检查确保不过期。
Q：共用底座具体怎么落？
A：建一份「核心事实卡」：品牌名（全称/简称锁死）、成立时间、业务范围一句话、资质编号、价格锚（最低价/区间）、80-120 条高频问答。这份卡在官网、百科、媒体发稿、社交里都复用，只在结构上按平台适配。改一次，全端同步——100 期「单一事实源」的实操版。
延伸阅读
- DeepSeek 的信源分层：按 host 打 5 档——host 级信誉（154 期）
- 14 美元买的发布，一小时就被 AI 引用了——引用供应链与治理缺口（153 期）
- AI 开始主动过滤你的内容了，信号在哪里——三大主动剔除信号（142 期）
低分能靠优化内容救，实体识别失败救不了—— 它要的是全信源口径一致。 先把「核心事实卡」锁死，再谈多端适配。
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