aeo-ready

Google 会抓取页面并为其排名。AI 引擎会根据已摄取的来源综合生成答案。要获得引用则是另一个问题：结构、权威性、访问权限，以及能够直接回答问题的内容。

此技能会审查并修复这四个方面。

运作机制

AI 爬虫分为三种类型。在修改 robots.txt 之前，先了解它们的区别：

• 训练爬虫（GPTBot、ClaudeBot、CCBot）——抓取一次内容，用于模型训练数据集。屏蔽它们意味着未来的模型版本将不了解你。
• 检索爬虫（PerplexityBot、OAI-SearchBot）——实时抓取页面，以回答特定的用户查询。屏蔽它们会立即产生影响——几小时内，你的页面就会停止出现在答案中。
• 实时浏览 Agent（ChatGPT-User）——当用户要求模型访问某个 URL 时，按需抓取单个页面。

阶段 1：扫描代码库

在生成任何内容之前，先阅读项目：

• 框架：Next.js / Astro / Remix / 静态 HTML？
• 现有 meta 标签：检查 <head>、layout.tsx、_document.tsx 或等效位置
• 现有结构化数据：搜索 application/ld+json 脚本
• 内容页面：博客、文档、落地页、FAQ 部分
• robots.txt：是否存在？是否屏蔽了任何内容？
• sitemap.xml：是否存在并已提交？

在进行任何更改之前，报告缺少的内容。

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阶段 2：Schema 标记

Schema 会准确告诉 AI 引擎你的内容代表什么。没有它们，AI 引擎只能自行猜测。

根据项目类型选择 Schema 类型

项目类型	Schema 类型
SaaS / Web 应用	SoftwareApplication + FAQPage + HowTo
博客 / 内容网站	Article (BlogPosting) + FAQPage + BreadcrumbList
文档	TechArticle + HowTo + FAQPage
作品集	Person + CreativeWork

SoftwareApplication Schema

在主布局的 <head> 中注入：

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "[Product Name]",
  "description": "[One sentence — what it does and who it's for]",
  "applicationCategory": "[BusinessApplication / DeveloperApplication / etc.]",
  "operatingSystem": "Web",
  "url": "[Homepage URL]",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "[0 for free tier]",
    "priceCurrency": "USD",
    "description": "[Free tier / pricing summary]"
  },
  "creator": {
    "@type": "Person",
    "name": "[Your Name]",
    "url": "[Your website]"
  }
}
</script>

FAQPage Schema

对 AI 引擎来说价值最高的 Schema。AI 引擎会直接提取 FAQ 答案来回应用户查询。每个答案必须为 40-60 个词——太短会被忽略，太长则会被截断。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "What is [Product]?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "[Product] is a [category] tool that helps [target user] [achieve outcome]. [How it works in one sentence]. [What makes it different or what the free tier includes]. [Result users get]."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "How does [Product] work?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "[Product] works in three steps: [step 1], [step 2], and [step 3]. [Timeframe — how fast users get results]. [No manual work / fully automated / etc.]."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Is [Product] free?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "[Product] has a free tier that includes [what's included]. Paid plans start at [price] and include [key paid features]. No credit card required to get started."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "[Product] vs [Main Competitor]?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "[Key differentiator in one sentence]. [Competitor] is [description]. [Product] is [description]. [Specific advantage — price, speed, feature, integration]."
      }
    }
  ]
}
</script>

阅读实际的落地页和文档，以生成真实的答案——绝不要编造。

HowTo Schema

适用于任何入门指南或教程内容：

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "HowTo",
  "name": "How to [use / set up / get started with] [Product]",
  "step": [
    { "@type": "HowToStep", "name": "Step 1", "text": "[Instruction]" },
    { "@type": "HowToStep", "name": "Step 2", "text": "[Instruction]" },
    { "@type": "HowToStep", "name": "Step 3", "text": "[Instruction]" }
  ]
}
</script>

Article / BlogPosting Schema

添加到每篇博客文章中。这是博客内容获得 AI 引用的必要条件——没有它，AI 引擎就无法确认作者身份或内容的新旧程度。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BlogPosting",
  "headline": "[Post title]",
  "datePublished": "[ISO 8601 date]",
  "dateModified": "[ISO 8601 date]",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "[Author name]",
    "url": "[Author URL]"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "[Site name]"
  },
  "url": "[Canonical URL]"
}
</script>

BreadcrumbList Schema

添加到任何深度超过一级的页面。帮助 AI 引擎理解主题层级。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BreadcrumbList",
  "itemListElement": [
    { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Home", "item": "[homepage URL]" },
    { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "[Section]", "item": "[section URL]" },
    { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "[Current page]", "item": "[page URL]" }
  ]
}
</script>

对于 Next.js App Router：在 generateMetadata 中注入 Schema，或直接通过脚本标签注入页面组件中。对于静态 HTML：在 <head> 中注入。

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阶段 3：llms.txt

llms.txt 是一个位于域名根目录的 Markdown 文件，为 AI 系统提供一份精选的重要内容导航图。该规范（llmstxt.org）于 2024 年 9 月提出，由社区推动——没有主要 AI 提供商公开确认已在生产环境中读取它。仍然值得添加：它不花任何成本，还能作为规范参考。

**重要提示：**不要把每个 URL 都塞进这里。精选 10–40 个链接。列出每个页面并没有用。

# [Product Name]

> [One or two sentences: what it does and who it's for. This often becomes the model's "mental model" of your site — write it like a definition, not a tagline.]

## What it does
[2-3 sentences covering the core use case and mechanism]

## Docs
- [Getting Started](https://yoursite.com/docs/getting-started): How to install and run [Product] in under 5 minutes.
- [API Reference](https://yoursite.com/docs/api): Full REST API with request/response examples.
- [Configuration](https://yoursite.com/docs/config): All configuration options with defaults.

## Key pages
- [Homepage](https://yoursite.com): Overview, pricing, and signup.
- [Pricing](https://yoursite.com/pricing): Free tier details and paid plan comparison.
- [Changelog](https://yoursite.com/changelog): All releases and what changed.

## Blog
- [Title of most important post](https://yoursite.com/blog/post): One-line description.
- [Title of second post](https://yoursite.com/blog/post2): One-line description.

规则：

• H1 为必填项，且必须是第一个元素
• 引用块（>）是摘要——请准确撰写，内容经常会被逐字引用
• H2 部分按主题对链接分组
• 每个链接都要有一个冒号和一行描述
• 文件必须位于 /llms.txt（根目录），返回 HTTP 200，Content-Type 为 text/plain

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阶段 4：AI 爬虫访问权限

检查 robots.txt。为所有主要 AI 爬虫添加明确的允许规则。按各自的用途分类如下：

# OpenAI — training + retrieval + live browsing
User-agent: GPTBot
Allow: /

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: ChatGPT-User
Allow: /

# Anthropic — training + retrieval
User-agent: ClaudeBot
Allow: /

User-agent: anthropic-ai
Allow: /

# Google — AI products (separate from Search)
User-agent: Google-Extended
Allow: /

User-agent: GoogleOther
Allow: /

# Perplexity — real-time retrieval
User-agent: PerplexityBot
Allow: /

# Apple Intelligence
User-agent: Applebot-Extended
Allow: /

# ByteDance / TikTok — training
User-agent: Bytespider
Allow: /

# Common Crawl — open training dataset
User-agent: CCBot
Allow: /

# Amazon Alexa AI
User-agent: Amazonbot
Allow: /

# Meta AI
User-agent: FacebookBot
Allow: /

如果用户想屏蔽特定爬虫：生成 Disallow: / 规则，并说明需要权衡之处。屏蔽检索爬虫（PerplexityBot、OAI-SearchBot）意味着会立即失去来自该引擎的引用。屏蔽训练爬虫（GPTBot、ClaudeBot）只会影响未来的模型版本。

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阶段 5：面向 AI 引用的内容结构

AI 引擎会从内容中提取答案。结构比字数更重要。

答案优先格式

每个章节都应以直接回答标题所隐含问题的答案开篇，长度为 40–60 个词。不要在三段背景介绍之后才给出答案。

语义分块

每个 H2/H3 章节只涵盖一个概念。每个章节 200–400 个词。不要在同一个内容块中混合定义和说明。

以数据为依据的论断

大约每 150–200 个词加入一个具体统计数据或数据点。链接到原始来源。AI 引擎在 RAG 检索中会更看重有引用来源的内容。模糊的说法（“许多用户”）会降低被引用的概率。

实体一致性

全文统一使用你的品牌名称、产品名称和关键术语。关键术语首次出现时应加以定义。在相关情况下，链接到权威的外部来源（Wikipedia、行业标准机构）。

内容时效性

AI 引擎看重内容的新近程度。每季度更新高价值页面，添加新数据、更新示例和当前统计数据。Perplexity 尤其青睐新近且引用充分的文章。

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阶段 6：内容缺口分析

AI 引擎需要产品常见问题的直接答案。检查着陆页或文档是否涵盖以下每项内容。对于缺失的内容，生成相应内容块：

“什么是 [Product]？” — 在着陆页上用 40–60 个词作答，而不只是写一句标语。

“[Product] 如何运作？” — 提供分步说明，并使用 HowTo schema。

“[Product] 免费吗？” — 明确说明定价。定价含糊不清 = AI 引擎会跳过引用。

“[Product] 与 [Competitor] 相比如何？” — 如果你的网站上没有这项对比，用户提问时 AI 引擎就会引用竞争对手的来源。

“如何开始使用？” — 提供快速入门指南。如果引导流程复杂，就在着陆页上概述。

每项缺失内容都应同时生成文案块及其匹配的 schema。

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阶段 7：引用策略

AI 引擎会综合 Google 排名靠前的文章内容。让产品出现在这些文章中，是一条次级引用路径。

1. 搜索“best [your category] tools 2026” — 找出排名前 10 的文章
2. 记录：发布方、文章是否持续维护、是否接受投稿
3. 为每篇文章拟定一个推介角度 — 与文章中已列出的工具相比，这款产品有何独特之处

输出一张表格：

Article | Publication | Updated | Accepts Submissions | Pitch Angle
[title] | [pub]       | [date]  | yes/no              | [one sentence]

使用冷邮件技能起草联系邮件。

---

阶段 8：审计报告

AEO AUDIT — [project name]
════════════════════════════════════════
Schema Markup         [score /10]  [❌ missing / ⚠️ partial / ✅ done]
FAQ Content           [score /10]  [status]
llms.txt              [score /10]  [status]
AI Crawler Access     [score /10]  [status]
Content Structure     [score /10]  [status]
Citation Readiness    [score /10]  [status]
────────────────────────────────────────
Overall               [score /60]
════════════════════════════════════════

按优先顺序列出影响最大的 3 项修复。

---

验证

[ ] SoftwareApplication schema in <head> of main layout
[ ] FAQPage schema with at least 4 questions (include a vs-competitor question)
[ ] Every FAQ answer is 40-60 words
[ ] HowTo schema on getting-started content
[ ] BlogPosting schema on every blog post
[ ] BreadcrumbList on all pages more than one level deep
[ ] llms.txt at root — H1, blockquote, 10-40 curated links with descriptions
[ ] robots.txt allows all 13 AI crawlers listed above
[ ] Every content section opens with a direct answer
[ ] At least one data point with a source citation per 200 words
[ ] Content gap analysis done — missing answers generated
[ ] Citation strategy table output
[ ] Audit report with scores output

完整的 schema 集、进阶 llms.txt 模式、引用拓展和内容缺口模板，请参阅 references/guide.md。