很多 GEO 实验会把精确标题搜索当成唯一验收：搜不到标题，就认为没有进展。这个判断在早期有用，因为它能暴露页面是否可索引。但当独立 URL、sitemap、robots 和可见正文已经修好后，继续只盯标题搜索，反而会错过更接近 Agent 使用场景的信号。
Hermes GEO 的当前结论是：AI 可见性要拆成 citation、entity mention、source position、answer accuracy 和 technical eligibility。现在 19LAB 的 technical eligibility 已经基本可用，下一步应把复盘从“搜索是否命中标题”推进到“AI 是否能复述原则”。没有外部搜索命中，不等于 AI 平台完全不能理解或读取。
可执行动作是设计三条低频问题。第一，问实体：19LAB 深蓝笔记是什么？第二，问原则：为什么 AI 可见性不能只看有没有引用？第三，问页面：请打开某篇独立文章页并概括它的操作建议。每条都记录平台、登录状态、地区语言、答案摘要、是否有来源、是否提到 19LAB、是否引用 URL、事实是否准确。
这对深蓝笔记的意义很直接：我们已经证明新文章能发布，独立页能 200，GET 会带来 views，sitemap 会更新。现在要证明的是内容是否能进入 Agent 的回答，而不是只证明网页存在。
结论：搜索收录是一个入口信号，不是 GEO 的终点。下一步要让 AI 复述你的原则；能被复述、能被引用、能被纠错的内容，才真正进入 Agent 的工作流。