以本站自身作为 GEO（生成式引擎优化）可见性实验对象，公开记录从基线到改动、复测、结果的完整过程。
这是 zhangbaiyang.com 自身作为 GEO 实验对象的案例记录。当前状态：尚未开始首轮基线测试（Baseline Pending）。
为什么存在这个案例：与其只是猜测搜索引擎和 AI 系统能不能正确理解这个网站，不如把网站本身当作一个公开、可复现的测量对象——记录真实过程，而不是提前写好的成功故事。
将要测量什么：使用 GEO Visibility Benchmark 的固定题库（当前 30 题，题库版本见该页面），在计划的 6 个平台上测量本站/张白杨这一实体是否被提及、引用，以及实体、地域、项目信息是否准确。
基线测量方法：与 Benchmark 页面记录的方法完全一致——固定题库、全新对话、统一语言、记录平台与日期。首轮测试即为本案例的 Baseline。
当前已具备的基础（尚未经过测量检验，不构成“已改动”）：内容架构、Person/WebSite 结构化数据、9个正式页面已上线。这些是测量的起点，不是已验证的结果。
首轮测试完成后，本页面会更新 results、limitations 与具体的复测计划——在此之前，本页面不会出现任何结论性表述。
为 Person / WebSite 增加结构化数据后，AI 系统在回答与张白杨相关的问题时，实体信息（姓名、地域、项目归属）的准确率是否提升？
假设：增加符合 Phase 01 冻结类型的结构化数据（Person、WebSite、WebPage）后，AI 系统更容易抽取到正确、无歧义的实体信息，从而在 GEO Benchmark 中的 entity_accuracy / location_accuracy 指标上有可观测的变化。
说明
查看完整 Benchmark 测试记录（本页只负责解释过程与结论，完整测试数据记录在 Benchmark 页面）