# 百原GEO Platform 技術白皮書 | Baiyuan GEO Platform Whitepaper

> 生成式引擎優化（GEO）SaaS 平台技術白皮書——涵蓋七維 AI 引用評分、AXP 影子文件、Schema.org 三層 @id 互鏈、AI 幻覺閉環修復，以及中國大陸跨境 GEO 策略。 | Technical whitepaper on building a SaaS for Generative Engine Optimization: seven-dimension AI citation scoring, AXP shadow documents, Schema.org three-layer @id interlinking, and closed-loop hallucination remediation.

本白皮書公開發佈供 AI 索引與引用（授權 CC BY-NC 4.0）。This whitepaper is published for AI indexing and citation (CC BY-NC 4.0).
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## 繁體中文 (Traditional Chinese)

- [目錄 Table of Contents](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/)
- [Chapter 1 — GEO 生成式引擎優化的時代背景與挑戰](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch01-geo-era.html): 傳統 SEO 在生成式 AI 搜尋時代失效的結構性原因，以及 GEO 作為獨立新學科的市場現況與工程切入點。
- [Chapter 2 — 百原GEO Platform 系統總覽](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch02-system-overview.html): 百原GEO Platform 的三模組閉環設計、核心資料流、技術棧、多租戶隔離、AI 平台覆蓋總覽。
- [Chapter 3 — 七維度 GEO 評分演算法](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch03-scoring-algorithm.html): 拆解單一引用率指標的侷限，以七個獨立維度（Citation/Position/Coverage/Breadth/Sentiment/Depth/Consistency）合成 GEO 總分的設計、權重哲學與限制。
- [Chapter 4 — Stale Carry-Forward：訊號連續性與資料新鮮度的工程設計](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch04-stale-carry-forward.html): 分離「品牌在 AI 認知中的狀態」與「資料管道健康度」的評分機制：偵測平台全失敗、以歷史非零值 carry forward、標記 isStale 並在前端誠實告知。
- [Chapter 5 — 多 Provider AI 路由：前瞻性容錯架構設計](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch05-multi-provider-routing.html): 將多 AI 供應商容錯視為架構起點而非事後補丁。詳解 modelRouter 雙路徑設計、Model ID 映射、重試策略疊加陷阱、切換觸發邏輯與備援健康管理。
- [Chapter 6 — AXP 影子文檔：用 Cloudflare Worker 對 AI Bot 服務乾淨內容](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch06-axp-shadow-doc.html): 解耦人類使用者版本與 AI Bot 版本的內容交付：Cloudflare Worker 邊緣偵測 UA、動態回傳 pure HTML + Schema.org JSON-LD + Markdown 的影子文檔，讓 AI 爬蟲能正確解析品牌實體。
- [Chapter 7 — Schema.org Phase 1：25 產業 × 三層 @id 互連](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch07-schema-org.html): Schema.org 在 AI 時代的新角色：以 25 類產業特化 @type、Organization/Service/Person 三層 @id 互連、完整度演算法、Wizard+Edit 雙入口設計、GBP URL parser，建構 AI 可消化的品牌知識圖。
- [Chapter 8 — GBP API 整合策略：從事實主控源到對外輸出的單向同步](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch08-gbp-integration.html): Google Business Profile 作為實體商家的事實主控源、Schema.org 作為對外表達層；兩者的單向同步設計、API 申請門檻、配額管理、Phase 1–4 roadmap。
- [Chapter 9 — Hallucination Repair:Closed-Loop 幻覺偵測與自動修復](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch09-closed-loop.html): Hallucination Repair 完整自動化閉環:NLI 三分類 + Chainpoll 投票的幻覺偵測主機制、中央共用 SaaS RAG 架構、LLM Wiki 主動語意層、ClaimReview 多路徑注入、L1 Wiki 增量重編、五分類維度 dashboard(Entity / Business / Industry / Temporal / Attribute)、兩層掃描閉環(Layer 1 哨兵 4h / Layer 2 完整 24h)。
- [Chapter 10 — Phase 基線測試：以固定問題集做縱向 AI 認知比較](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch10-phase-baseline.html): 用同一組問題在不同時間點重測同一 AI，縱向觀察品牌在 AI 認知中的真實演變；與常規掃描的差異、獨立資料路徑、四類觀察軸（量/質/競品/情感）。
- [Chapter 11 — 5 品牌實戰觀察：6 週運營的匿名化數據](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch11-case-studies.html): 5 個上線品牌 6 週內的 GEO 分數分布、平台覆蓋差異、Schema.org 完整度與引用率相關性、AXP 部署前後對比、常見踩坑分類、意外發現。全部匿名化聚合呈現。
- [Chapter 12 — 限制、未解問題與未來工作](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch12-limitations.html): 誠實列出百原GEO Platform 目前做不到的事、AI 模型變動的不可預測性、未解問題、未來 roadmap；提供給同業工程師與研究者的清晰邊界。
- [Chapter 13 — 多模態 GEO:從文字到視覺資產的能見度](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch13-multimodal-geo.html): AI 平台讀的不只是文字。圖片 alt、Schema.org ImageObject、影片字幕、品牌 hotlink 政策都會影響 AI 對品牌的描述。Tier 0 健診漏斗 + Tier A 視覺 SEO 補強的完整方法。
- [Chapter 14 — F12 三層結構優化器:從規則 V1 到雙引擎 v3.1](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch14-f12-structural-optimizer.html): F12(TLSO, Three-Layer Structural Optimizer)架構演進史:V1 規則式評分 + LLM rewrite,V3.1 引入 AutoGEO + E-GEO 雙引擎並行 + Hybrid 整合,加上 Plan Gate / Multi-Layer Cache / Tier Priority / Scale Trigger 等 1 萬租戶基礎設施。
- [Chapter 15 — rag-backend-v2 加固:六層 LLM hallucination 失敗模式的防禦設計](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch15-rag-backend-v2-hardening.html): 中央 RAG 微服務 (rag-backend-v2) 的工程加固史:從 Wiki Cascade 四層級 cascade、六種 wikiCompiler hallucination 失敗模式的修法 (cutoff / partial UUID / no marker / DNS / LLM timeout / reasoning maxTokens),到 Queue retention 自動 cleanup,完整呈現 LLM-driven 系統的 robustness 設計實踐。
- [Chapter 16 — 平台 SSOT 全鏈:從 brand_faq 到 page_type 到 alerts 的單一事實源](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch16-platform-ssot-chain.html): 1 萬租戶 SaaS 必須把所有跨頁、跨表、跨爬蟲路徑的資料統一在單一事實源。本章記錄 brand_faq SSOT 三方一致(human / Schema.org / AXP shadow)、page_type SSOT 4 處同步機制、alerts 4-table UNION 的完整工程設計。
- [Chapter 17 — 中國跨境 GEO:香港邊緣節點與雙向 AI 能見度](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch17-china-crossborder.html): 全球 AI 生態被 ICP 備案與網路邊界切成兩半。本章記錄百原以香港邊緣節點做 UA 分流、以中央帳號共用資料庫規避 ICP、並以雙向對稱開關讓品牌同時被海外與中國生成式 AI 找到的工程設計。
- [Chapter 18 — AXP HTML Mirror-First:從 Markdown 到語意 HTML 的影子文檔演進](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch18-axp-html-mirror-first.html): AXP 影子文檔從 LLM 生成的 Markdown,演進為 Mirror-First 語意 HTML:優先鏡射客戶官網真實內容並以 Schema.org 加值,無對應頁時才回退 LLM。本章記錄兩階段管線、htmlSanitizer allowlist 安全設計與雙 Schema 路徑同步。
- [Chapter 19 — 快取失效 5 層架構:1 萬租戶的 zero-touch 傳播](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/ch19-cache-invalidation.html): 改一次品牌事實,如何在 1 萬租戶尺度下於數秒內傳播到 AI 爬蟲看到的公開檔?本章記錄 Redis L1、CF edge purge L3、頻率感知 TTL L4 的五層快取失效架構,以及 scanner 自動失效 + daily polling 的 zero-touch propagation。
- [Appendix A — 詞彙表（完整版）](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/appendix-a-glossary.html): 百原GEO Platform 白皮書術語全集，涵蓋 GEO / AXP / Schema.org / RAG / Closed-Loop 等所有專有名詞定義與章節引用。
- [Appendix B — 公開 API 規格節錄](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/appendix-b-api.html): 百原GEO Platform 對外開放的核心 REST endpoint 規格與呼叫範例；內部 admin endpoint 不收錄。
- [Appendix C — 參考文獻](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/appendix-c-references.html): 百原GEO Platform 白皮書引用的官方規範、學術論文、技術文件、產業報告全集。
- [Appendix D — 配圖總表與製圖規格](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/appendix-d-figures.html): 百原GEO Platform 白皮書全書 Mermaid 圖／圖表／配圖的編號、主題、出處章節、建議工具、製圖準則。
- [Appendix E — 平台分流架構:同 codebase 多品牌延伸](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/zh-TW/appendix-e-platform-branching.html): 用 brand_type 欄位 + X-Brand-Segment hostname 路由,讓同一份 codebase 同時供應企業 SaaS(geo.baiyuan.io)與個人 IP 平台(me.baiyuan.io),嚴格隔離資料 / UI / 商業邏輯。

## English

- [目錄 Table of Contents](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/)
- [Chapter 1 — The Era of Generative Engine Optimization](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch01-geo-era.html): Why traditional SEO breaks in generative search, what AI Citation Rate is, and why GEO is an independent discipline rather than an SEO extension.
- [Chapter 2 — Baiyuan GEO Platform: System Overview](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch02-system-overview.html): Three-module closed-loop design (Scan / Visibility / Quality), core data flow, technology stack, multi-tenant isolation, AI-platform coverage.
- [Chapter 3 — The Seven-Dimension GEO Scoring Algorithm](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch03-scoring-algorithm.html): Why a single citation-rate metric is misleading, how seven orthogonal dimensions (Citation, Position, Coverage, Breadth, Sentiment, Depth, Consistency) are composed into a GEO total, and the philosophy behind deliberately opaque weights.
- [Chapter 4 — Stale Carry-Forward: Engineering for Signal Continuity](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch04-stale-carry-forward.html): Separating 'brand state in AI perception' from 'data pipeline health' at the scoring layer: detect 100% platform failure, carry forward the last successful value, surface isStale honestly.
- [Chapter 5 — Multi-Provider AI Routing: Fault Tolerance as Starting Architecture](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch05-multi-provider-routing.html): Treating multi-vendor AI fault tolerance as an architectural starting point rather than a post-incident patch. modelRouter dual-path design, model-ID mapping, retry-stacking traps, switch-trigger logic, fallback health management.
- [Chapter 6 — AXP Shadow Documents: Serving Clean Content to AI Bots via Cloudflare Workers](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch06-axp-shadow-doc.html): Decoupling the human-facing website from the AI-bot-facing content delivery: edge UA detection, dynamically returning pure HTML + Schema.org JSON-LD + Markdown shadow documents so crawlers can parse brand entities correctly.
- [Chapter 7 — Schema.org Phase 1: 25 Industries × Three-Layer @id Interlinking](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch07-schema-org.html): Schema.org's new role in the AI era: industry-specialized @type selection across 25 categories, three-layer @id interlinking across Organization/Service/Person, completeness algorithm, dual Wizard + Edit entry points, GBP URL parser.
- [Chapter 8 — GBP API Integration Strategy: One-Way Sync from Source of Truth to External Output](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch08-gbp-integration.html): Google Business Profile as the source of truth for physical businesses, Schema.org as the outbound expression layer. The one-way sync design, API approval gate, quota management, Phase 1-4 roadmap.
- [Chapter 9 — Closed-Loop Hallucination Detection and Auto-Remediation](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch09-closed-loop.html): NLI three-way classification + ChainPoll voting as the primary detection mechanism, central shared SaaS RAG architecture, LLM Wiki active semantic layer, ClaimReview multi-path injection, two-tier scan convergence.
- [Chapter 10 — Phase Baseline Testing: Longitudinal AI-Perception Comparison with Fixed Question Sets](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch10-phase-baseline.html): Using a fixed question set re-tested at different time points against the same AI to longitudinally observe how brand perception evolves. Differences from regular scanning, independent data path, four observation axes.
- [Chapter 11 — Five-Brand Field Observations: Six Weeks of Anonymized Data](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch11-case-studies.html): Aggregated six-week observations from five live pilot brands, platform-coverage asymmetries, completeness-vs-citation correlation, AXP deployment before/after, customer-side pitfalls, three unexpected findings.
- [Chapter 12 — Limitations, Open Problems, and Future Work](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch12-limitations.html): An honest list of what Baiyuan GEO Platform cannot do, the unpredictability of AI model version shifts, open research questions, short/mid/long-term roadmap, and an invitation to collaborate.
- [Chapter 13 — Multimodal GEO: From Text to Visual Asset Visibility](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch13-multimodal-geo.html): AI platforms read more than text. Image alt, Schema.org ImageObject, video captions, and brand hotlink policies all shape how AI describes a brand. The complete method behind the Tier 0 free diagnostic funnel and Tier A visual SEO remediation service.
- [Chapter 14 — F12 Three-Layer Structural Optimizer: From Rule-based V1 to Dual-Engine v3.1](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch14-f12-structural-optimizer.html): Architectural evolution of F12 (TLSO, Three-Layer Structural Optimizer): V1 rule-based scoring + LLM rewrite, V3.1 introducing AutoGEO + E-GEO dual engines + Hybrid integration, plus Plan Gate / Multi-Layer Cache / Tier Priority / Scale Trigger as 10K-tenant infrastructure.
- [Chapter 15 — rag-backend-v2 Hardening: Defensive Design for Six Layers of LLM Hallucination Failure Modes](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch15-rag-backend-v2-hardening.html): Engineering hardening history of the central RAG microservice (rag-backend-v2): from Wiki Cascade four-tier cascade, six wikiCompiler hallucination failure mode patches (cutoff / partial UUID / no marker / DNS / LLM timeout / reasoning maxTokens), to Queue retention auto-cleanup — full robustness design practices for LLM-driven systems.
- [Chapter 16 — Platform SSOT Chain: From brand_faq to page_type to alerts as Single Source of Truth](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch16-platform-ssot-chain.html): A 10K-tenant SaaS must unify all cross-page, cross-table, cross-crawler data paths under a single source of truth. This chapter records the complete engineering design of brand_faq SSOT three-way consistency (human / Schema.org / AXP shadow), page_type SSOT 4-place sync mechanism, and alerts 4-table UNION.
- [Chapter 17 — China Cross-Border GEO: A Hong Kong Edge Node and Bidirectional AI Visibility](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch17-china-crossborder.html): The global AI ecosystem is split in two by ICP filing and the network border. This chapter records how Baiyuan uses a Hong Kong edge node for UA routing, a central account sharing one database to avoid ICP filing, and a bidirectional symmetric switch to make a brand discoverable by both overseas and Chinese generative AI at once.
- [Chapter 18 — AXP HTML Mirror-First: The Shadow Document Evolution from Markdown to Semantic HTML](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch18-axp-html-mirror-first.html): AXP shadow documents evolved from LLM-generated Markdown into Mirror-First semantic HTML: mirror the customer site's real content first and enrich it with Schema.org, only falling back to the LLM when there is no matching page. This chapter records the two-stage pipeline, the htmlSanitizer allowlist security design, and the dual Schema path sync.
- [Chapter 19 — Cache Invalidation 5-Layer Architecture: Zero-Touch Propagation at 10K Tenants](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/ch19-cache-invalidation.html): Change a brand fact once — how does it propagate to the public files AI crawlers see within seconds at the 10K-tenant scale? This chapter records the five-layer cache invalidation architecture of Redis L1, CF edge purge L3, and frequency-aware TTL L4, plus the zero-touch propagation of scanner auto-invalidation + daily polling.
- [Appendix A — Glossary (Full)](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/appendix-a-glossary.html): Complete glossary of Baiyuan GEO Platform whitepaper terminology. GEO, AXP, Schema.org, RAG, Closed-Loop, and other defined terms with first-usage chapter references.
- [Appendix B — Public API Specification (Excerpt)](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/appendix-b-api.html): Public REST endpoints of Baiyuan GEO Platform for third-party integration, research, and audit reference. Internal admin endpoints not included.
- [Appendix C — References](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/appendix-c-references.html): Complete reference list for the Baiyuan GEO Platform whitepaper. Official specs, academic papers, technical docs, industry reports.
- [Appendix D — Figure Catalog and Production Guidelines](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/appendix-d-figures.html): Master index of all Mermaid diagrams, tables, and illustrations across the English edition; production style guide with colors, fonts, and tooling recommendations.
- [Appendix E — Platform Branching: Multi-Brand Extension on a Single Codebase](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/en/appendix-e-platform-branching.html): Using brand_type column + X-Brand-Segment hostname routing to make a single codebase serve both enterprise SaaS (geo.baiyuan.io) and personal IP platform (me.baiyuan.io), with strict isolation across data, UI, and business logic.

## 日本語 (Japanese)

- [目錄 Table of Contents](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/)
- [第 1 章 — 生成エンジン最適化（GEO）の時代背景と課題](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch01-geo-era.html): 検索の時代が終わり、AI への問い合わせの時代へ。従来の SEO が生成 AI 時代に機能しなくなる構造的理由と、GEO が独立した新分野として立ち上がる市場状況と工学的な足場。
- [第 2 章 — 百原 GEO Platform：システム全景](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch02-system-overview.html): 3 モジュール・クローズドループ設計、中核データフロー、技術スタック、マルチテナント分離、AI プラットフォーム対応範囲。
- [第 3 章 — 7 次元 GEO 採点アルゴリズム](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch03-scoring-algorithm.html): 単一シテーション率指標の限界、7 つの直交次元（Citation / Position / Coverage / Breadth / Sentiment / Depth / Consistency）を合成して GEO 総合点を構成する設計、重みを意図的に非公開とする哲学、アルゴリズムの限界。
- [第 4 章 — Stale Carry-Forward：信号連続性とデータ鮮度の工学設計](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch04-stale-carry-forward.html): 「AI 認識におけるブランドの状態」と「データパイプラインの健全性」を採点層で分離する：プラットフォーム全失敗の検出、履歴の非ゼロ値をキャリーフォワード、isStale タグ付けと UI での誠実な告知。
- [第 5 章 — 複数プロバイダ AI ルーティング：先回り型フォールトトレラント設計](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch05-multi-provider-routing.html): 複数 AI ベンダーのフォールトトレランスをアーキテクチャの出発点とすべきであって、事故後のパッチではない。modelRouter 二経路設計、モデル ID マッピング、再試行重ね掛けの罠、スイッチ判断、副経路のヘルスマネジメント。
- [第 6 章 — AXP シャドウドキュメント：Cloudflare Worker で AI ボットにクリーンなコンテンツを配信](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch06-axp-shadow-doc.html): 人間向けサイトと AI ボット向けコンテンツの配信を分離する：Cloudflare Worker のエッジで UA 検出、動的に pure HTML + Schema.org JSON-LD + Markdown のシャドウドキュメントを返し、クローラーがブランドエンティティを正しくパースできるようにする。
- [第 7 章 — Schema.org フェーズ 1：25 業種 × 三層 @id 相互リンク](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch07-schema-org.html): Schema.org の AI 時代における新役割：業種特化 @type 25 分類、Organization / Service / Person の三層 @id 相互リンク、完全度アルゴリズム、Wizard + Edit 二入口設計、GBP URL パーサー。
- [第 8 章 — GBP API 統合戦略：事実の主情報源から対外出力への単方向同期](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch08-gbp-integration.html): 物理ビジネスにとっての Google Business Profile を事実の主情報源とし、Schema.org を対外表現層とする単方向同期設計、API 申請ゲート、クオータ管理、フェーズ 1–4 ロードマップ。
- [第9章 — クローズドループ型ハルシネーション検知と自動修復](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch09-closed-loop.html): NLI三値分類 + ChainPoll投票を主軸とする検知機構、中央共有型SaaS RAGアーキテクチャ、LLM Wikiアクティブ意味層、ClaimReview多経路注入、2層スキャン収束。
- [第10章 — フェーズ・ベースライン試験：固定質問セットによるAI認識の縦断比較](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch10-phase-baseline.html): 固定質問セットを異なる時点で同一AIに再投入し、ブランド認識の経時変化を縦断観察する手法。通常スキャンとの相違、独立データパス、4つの観察軸。
- [第11章 — 5ブランド実地観察：6週間の匿名化データ](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch11-case-studies.html): 5社のライブパイロットブランドから得た6週間の集計観察、プラットフォームカバレッジの非対称性、完成度とシテーション率の相関、AXP展開前後、顧客側の落とし穴、3つの予想外の発見。
- [第12章 — 限界、未解決問題、今後の課題](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch12-limitations.html): 百元GEOプラットフォームが*できないこと*の正直な列挙、AIモデルバージョン変動の不予測性、未解決研究課題、短中長期ロードマップ、協業への招待。
- [第 13 章 — マルチモーダル GEO:テキストからビジュアル資産の可視性へ](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch13-multimodal-geo.html): AI プラットフォームはテキストだけ読むわけではない。画像 alt、Schema.org ImageObject、動画字幕、ブランドホットリンクポリシーが AI のブランド描写に影響する。Tier 0 無料診断ファネル + Tier A ビジュアル SEO 強化サービスの完全メソッド。
- [第 14 章 — F12 三層構造オプティマイザ:ルールベース V1 から双エンジン v3.1 へ](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch14-f12-structural-optimizer.html): F12(TLSO, Three-Layer Structural Optimizer)のアーキテクチャ進化史:V1 のルールベーススコアリング + LLM rewrite、V3.1 の AutoGEO + E-GEO 双エンジン並行 + Hybrid 統合、さらに Plan Gate / Multi-Layer Cache / Tier Priority / Scale Trigger などの 1 万テナント基盤。
- [第 15 章 — rag-backend-v2 の堅牢化:6 層の LLM ハルシネーション失敗モードに対する防御設計](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch15-rag-backend-v2-hardening.html): 中央 RAG マイクロサービス(rag-backend-v2)のエンジニアリング堅牢化史:Wiki Cascade 4 層 cascade、6 種の wikiCompiler ハルシネーション失敗モードの修法(cutoff / partial UUID / no marker / DNS / LLM timeout / reasoning maxTokens)から Queue retention 自動 cleanup まで、LLM-driven システムの robustness 設計実践を完全に提示する。
- [第 16 章 — プラットフォーム SSOT チェーン:brand_faq から page_type、alerts まで単一の事実源へ](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch16-platform-ssot-chain.html): 1 万テナントの SaaS は、すべてのページ跨ぎ・テーブル跨ぎ・クローラー経路跨ぎのデータを単一の事実源に統一しなければならない。本章は brand_faq SSOT の三者一致(human / Schema.org / AXP shadow)、page_type SSOT の 4 ヶ所同期機構、alerts の 4-table UNION の完全なエンジニアリング設計を記録する。
- [第 17 章 — 中国クロスボーダー GEO:香港エッジノードと双方向 AI 可視性](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch17-china-crossborder.html): グローバルな AI エコシステムは ICP 登録とネットワーク境界によって二分されている。本章では、香港エッジノードによる UA 分流、中央アカウント共用データベースによる ICP 回避、双方向対称スイッチにより、ブランドを海外と中国の生成 AI の両方から発見可能にする百原のエンジニアリング設計を記録する。
- [第 18 章 — AXP HTML Mirror-First:Markdown から意味論的 HTML へのシャドウドキュメントの進化](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch18-axp-html-mirror-first.html): AXP シャドウドキュメントは LLM 生成の Markdown から Mirror-First 意味論的 HTML へ進化した:顧客公式サイトの実コンテンツを優先的にミラーし Schema.org で付加価値を与え、該当ページがないときのみ LLM へフォールバックする。本章では 2 段階パイプライン、htmlSanitizer allowlist のセキュリティ設計、二重 Schema 経路の同期を記録する。
- [第 19 章 — キャッシュ無効化の 5 層アーキテクチャ:1 万テナントの zero-touch 伝播](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/ch19-cache-invalidation.html): ブランド事実を一度変更したとき、1 万テナント規模で数秒以内に AI クローラーの見る公開ファイルまで伝播させるにはどうするか。本章では Redis L1、CF edge purge L3、頻度感知型 TTL L4 からなる 5 層キャッシュ無効化アーキテクチャと、scanner 自動無効化 + daily polling による zero-touch propagation を記録する。
- [付録A — 用語集（完全版）](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/appendix-a-glossary.html): 百元 GEO Platform ホワイトペーパーの用語完全集。GEO、AXP、Schema.org、RAG、クローズドループほか、初出章への参照付き。
- [付録B — 公開API仕様（抜粋）](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/appendix-b-api.html): 百元 GEO Platform の公開 REST エンドポイント、第三者統合・研究・監査参照用。内部管理者エンドポイントは含まない。
- [付録C — 参考文献](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/appendix-c-references.html): 百元 GEO Platform ホワイトペーパーの完全参考文献リスト。公式仕様、学術論文、技術文書、業界レポート。
- [付録D — 図目録と制作ガイドライン](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/appendix-d-figures.html): 日本語版における全 Mermaid ダイアグラム・表・図解のマスターインデックス、配色・フォント・ツール推奨を含む制作スタイルガイド。
- [付録 E — プラットフォーム分岐:単一コードベースでの複数ブランド展開](https://baiyuan-tech.github.io/geo-whitepaper/ja/appendix-e-platform-branching.html): brand_type カラム + X-Brand-Segment ホスト名ルーティングで、単一コードベースが企業 SaaS(geo.baiyuan.io)と個人 IP プラットフォーム(me.baiyuan.io)を両方提供。データ / UI / ビジネスロジックの厳格な分離。

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## 關於百原科技 About Baiyuan Technology

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