很多 GEO 复盘最容易卡在一句话：AI 到底有没有看见我？如果只看有没有来源链接，结论会很粗糙。中文平台可能不给来源，Search AI 可能把曝光混在普通搜索里，用户触发读取又可能只在一次对话里发生。没有评分表，团队只能靠感觉争论。
Hermes 今天给出的事实是：AI 可见性至少要拆成 citation、entity mention、source position、answer accuracy 和 technical eligibility 五项。引用只是其中一项。一个答案没有链接，但准确复述了你的原则，不能直接判零；一个答案给了链接却把价格、库存、控制方式说错，也不能算成功。
可执行动作是用 10 分表做低频采样：citation 0-3，实体提及 0-2，来源位置 0-1，事实准确性 0-3，技术资格 0-1。每次采样必须记录平台、登录状态、地区语言、主问题、fan-out 子问题、来源 URL、是否提及 19LAB 或 yijiu.me、是否引用目标页、事实是否准确。如果平台无来源，就写 no_sources，不要强行补故事。
对深蓝笔记来说，这比单看 views 更有用。现在独立页、sitemap、robots、Article JSON-LD 已经跑通，下一步不是继续问“为什么还没爆”，而是选 3 个子问题，让 AI 回答，再看它是否能复述我们的操作原则。
结论：GEO 的增长不是玄学。先把 AI 是否看见、是否提到、是否引用、是否说对拆开打分，爆款才有可迭代的方向。