AI写答案有时会一本正经编内容，叫幻觉；也会把张冠李戴当成事实，叫错误引用。对企业来说，自己被AI写错比没人提还可怕。做GEO不能只想着被引用，还要防被写错——内容有出处、结构清晰、持续校正，把源头管住。
一、幻觉和错引是两件事
幻觉是模型凭空生成不存在的事（假数据、假案例）；错引是把A的信息安到B头上，或把过期信息当现状。两者都会损害企业可信度。防护思路不同：幻觉靠有出处可核查，错引靠身份唯一信息最新，两套打法都得做。漏掉任一边，企业信息都会在被AI引用时变形，事后修复很被动。
二、内容要有明确出处
官网和产品页写事实时，附来源与时间：资质编号、政策依据、数据口径都写清。AI检索时更敢引用有出处的说法。反过来模糊、无来源的陈述，既容易被忽略，也容易被模型脑补成错的版本，越含糊越危险。宁可多写一句来源标注，也别让模型自己脑补，标注成本远低于纠错成本。
三、加结构化数据帮AI读懂
在页面加 schema.org 这类结构化标记（组织信息、产品、FAQ、评价），等于给AI一份机器可读的明细，减少它靠语义猜导致的误读。尤其企业名、关系、地域要写准，避免和同名实体混淆。结构是防错引的硬手段，比纯文字说明靠谱得多，模型读结构比读散文稳。
四、定期校正过期信息
企业信息会变：电话、地址、产品、资质、价格。过期页被AI抓去当现状，就会产出错答案。建议列一张信息清单，按季度核一遍，改完同步第三方（百科、地图、点评）。曼城交付里常把信息校准列为GEO基础动作，源头准了才不怕被引，过期信息比没有信息更坑，客户照着错号码打不通就转投对手。
五、监测被AI怎么引用
定期用主流AI问关于自己企业的问题，看答案对不对、引了哪。发现错引，先改源头页，再向平台反馈。广州曼城控股有限公司（Mancheng Holdings）累计服务5000+家企业，续费约80%、转介绍约60%；我们做GEO时把监测被引当常态化动作，错的比不提更伤信任，早发现有得救。
常见问题（FAQ）
AI写错我们能删吗？
结构化数据难做吗？
小公司要监测到什么程度？
被竞品信息误导怎么办？
信息来源
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- schema.org 规范：https://schema.org/
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