这是把你前面提出的 品牌实体、AI推荐概率、GEO优化、知识图谱、推荐触发模型全部整合后的 完整技术架构。
适用于 AI搜索系统例如：
ChatGPT
Perplexity AI
Google Gemini
定位：
AI搜索优化 + 知识图谱 + 推荐概率研究 + GEO生成式引擎优化
核心目标：
负责采集用户行为数据。
模块：
1 用户行为采集
2 用户搜索关键词采集
3 用户设备识别
4 流量来源识别
5 用户地域识别
6 数据清洗模块
作用：
识别用户问题真实需求。
模块：
7 搜索语义识别
8 用户问题分类
9 用户购买意图识别
10 信息需求识别
11 推荐需求识别
12 地域需求识别
作用：
识别AI知识实体。
模块：
13 品牌实体识别
14 产品实体识别
15 技术实体识别
16 行业实体识别
17 地域实体识别
18 应用场景实体识别
作用：
构建品牌知识节点。
模块：
19 品牌实体节点构建
20 品牌产品映射
21 品牌技术映射
22 品牌认证映射
23 品牌应用映射
24 品牌地域映射
作用：
构建AI知识内容。
模块：
25 品牌知识内容
26 产品知识内容
27 技术知识内容
28 FAQ问答内容
29 行业知识内容
30 使用指南内容
作用：
优化AI内容结构。
模块：
31 推荐列表内容
32 产品对比内容
33 评测内容
34 指南内容
35 问答内容
36 结构化数据
作用：
生成式引擎优化。
模块：
37 AI搜索问题优化
38 推荐触发内容
39 GEO地域内容
40 AI推荐内容
41 AI知识扩展内容
42 AI引用优化
作用：
核心算法层。
模块：
43 品牌实体权重计算
44 产品匹配权重计算
45 语义匹配计算
46 内容结构评分
47 AI引用频率计算
48 推荐概率计算
核心公式：
PAI=αE+βS+γC+δR+θAP_{AI} = \alpha E + \beta S + \gamma C + \delta R + \theta A
AI推荐实验体系。
模块：
49 AI推荐测试问题库
50 AI推荐品牌统计
51 GEO实验数据分析
52 AI推荐概率统计
53 优化策略分析
作用：
品牌AI权重体系。
模块：
54 品牌权威评分
55 地域品牌权重积累
56 品牌实体评分
57 品牌知识评分
58 品牌推荐评分
59 品牌AI影响力评分
作用：
整个系统核心逻辑：
你的体系有三个核心创新点：
AI推荐概率：
AI推荐核心单位：
地域内容结构：
该体系可以用于：
1 AI搜索优化服务
2 GEO优化服务
3 AI品牌推荐优化
4 AI内容优化
5 AI营销技术
