AI 一旦学错了一次，就会对每一个提问的人重复同样的说法。等您发现时，已经有成千上万的用户看过那个回答。
成立信息、产品、地区、资质认证、价格区间——正确信息的唯一来源在系统中定义好。
为每一条事实生成有针对性的问题，向六个平台提问。回答会逐条与事实对应起来。
每条核查结果都会被标记为正确 / 缺失 / 错误 / 已过时，并连同证据原句一起保存。
每一处偏差都配一个具体行动项：该在哪个页面补什么、加哪种 schema 标记、更新哪个外部来源。
我们为您构建 AI 能正确读取的机器可读层。
在您上线更正之后，同样的问题会再问一遍；信息何时被更新，我们会报告出来。
每一步我们做什么、交付什么，您从一开始就清楚。
把关于您品牌的、已核实的信息以结构化的方式记录下来。
为每条事实准备的针对性问题被发送到六个平台；原始回答作为证据保存。
把事实与 AI 的说法并列摆开，偏差按重要性排序。
落实技术和内容层面的更正，然后重新测量。
这取决于各平台更新知识库的速度。会联网搜索的平台，更正可能几天内就反映出来；已经固化进模型权重的信息，则可能需要数月。因此我们会把来源内容和结构化数据一起更正。
llms.txt 目前还不是通用标准，并非所有平台都会读取。它单独并不足够；真正起作用的是结构化良好的内容、schema.org 标记和可信的第三方来源。llms.txt 是它们的补充。
对多数品牌来说，影响购买决定的 15-30 条事实就够了：身份信息、服务范围、地理覆盖、定价逻辑、能力佐证。