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geo-audit

geo-audit

github.com/zubair-trabzada营销与增长11.3k932 次安装3 周前更新
代码仓库

关于 geo-audit

geo-audit 是用于协调网站综合 GEO 审计的技能,适合希望提升网站在 AI 生成回答中可见度的团队。它识别网站业务类型,通过专项子 Agent 分析最多 50 个页面,并生成加权评分和优先改进计划。

主要功能

  1. 01识别网站业务类型
  2. 02分析最多 50 个页面
  3. 03委派五类专项分析
  4. 04计算加权 GEO 评分
  5. 05生成优先级审计报告

适用场景

  1. 01审计网站的 AI 引用就绪度
  2. 02识别技术与内容短板
  3. 03比较各类别的 GEO 表现
  4. 04规划网站改进优先级

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude --skill geo-audit

安装后在 Claude Code 中输入/geo-audit确认已加载。

详细介绍

GEO 审计编排技能

目的

此技能可对任何网站执行全面的生成式引擎优化(GEO)审计。GEO 是一种优化网页内容的实践,旨在让 AI 系统(ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini 等)能够发现、理解、引用并推荐这些内容。此审计会衡量网站在所有 GEO 维度上的表现,并制定可执行的改进计划。

关键见解

传统 SEO 优化的是搜索引擎排名。GEO 优化的是 AI 引用和推荐。GEO 指标得分较高的网站,在 AI 生成的回复中的曝光度会高出 30-115%(Georgia Tech / Princeton / IIT Delhi 2024 年研究)。这两种方法有重叠之处,但各自有不同的要求。


审计工作流

阶段 1:发现与侦察

步骤 1:获取首页并识别业务类型

  1. 使用 WebFetch 获取给定 URL 的首页。

  2. 提取以下信号:

    • 页面标题、元描述、H1 标题
    • 导航菜单项(揭示网站结构)
    • 页脚内容(揭示业务信息、所在地、法律页面)
    • 首页上的 Schema.org 标记(Organization、LocalBusiness 等)
    • 定价页面链接(SaaS 指示信号)
    • 产品列表模式(电商指示信号)
    • 博客/资源板块(出版商指示信号)
    • 服务页面(代理机构指示信号)
    • 地址/电话/Google Maps 嵌入内容(本地业务指示信号)
  3. 使用以下模式对业务类型进行分类:

业务类型检测信号
SaaS定价页面、“Sign up” / “Free trial” CTA、app.domain.com 子域名、功能对比表、集成页面
本地业务首页上的实际地址、Google Maps 嵌入内容、“Near me” 内容、LocalBusiness 架构、服务区域页面
电商产品列表、购物车、产品架构、类别页面、价格展示、“Add to cart” 按钮
出版商以博客为主的导航、文章架构、作者页面、按日期归档、RSS 源、大量内容
代理机构/服务案例研究、作品集、“Our Work” 板块、团队页面、客户标志、服务说明
混合型上述信号的组合——按占主导地位的模式分类

步骤 2:抓取站点地图和内部链接

  1. 尝试获取 /sitemap.xml 和 /sitemap_index.xml。
  2. 如果站点地图存在,提取最多 50 个不重复的页面 URL,并按以下优先级排序:
    • 首页(始终包含)
    • 一级导航页面
    • 高价值页面(定价、关于、联系、关键服务/产品页面)
    • 博客文章(抽取最近的 5-10 篇)
    • 类别/落地页
  3. 如果站点地图不存在,则从首页抓取内部链接:
    • 提取所有指向同一域名的 <a href> 链接
    • 最多深入抓取 2 层
    • 优先处理从主导航链接的页面
  4. 遵守 robots.txt 指令——不要获取禁止访问的路径。
  5. 每次获取的超时时间为 30 秒,最多抓取 50 个页面。

步骤 3:收集页面级数据

对于抓取集中的每个页面,记录:

  • URL、标题、元描述、规范 URL
  • H1-H6 标题结构
  • 主要内容的字数
  • 存在的 Schema.org 类型
  • 内部/外部链接数量
  • 有/无 alt 文本的图片
  • Open Graph 和 Twitter Card 元标记
  • 响应状态码
  • 页面是否包含结构化数据

阶段 2:并行子 Agent 委派

将分析任务委派给 5 个专门的子 Agent。每个子 Agent 基于收集到的页面数据进行分析,并给出类别评分(0-100)和发现结果。

子 Agent 1:AI 可见度分析(geo-ai-visibility)

  • 分析内容区块对 AI 系统的可引用性(可引用性评分)
  • 检查 AI 爬虫能否访问,并确认是否存在 robots.txt 和 llms.txt
  • 扫描品牌在 YouTube、Reddit、Wikipedia 和 LinkedIn 上的露出情况
  • 对 AI 模型用于实体识别的品牌权威性信号进行评分

子 Agent 2:平台优化(geo-platform-analysis)

  • 评估针对 Google AI Overviews、ChatGPT、Perplexity、Gemini 和 Bing Copilot 的准备情况
  • 检查特定平台的排名因素和优化机会

子 Agent 3:技术 GEO 基础设施(geo-technical)

  • 分析 robots.txt 中的 AI 爬虫访问权限
  • 验证 meta 标签、标头以及面向 AI 系统的技术可访问性
  • 检查页面速度、服务端渲染和 Core Web Vitals
  • 评估安全标头和移动端优化情况

子 Agent 4:内容 E-E-A-T 质量(geo-content)

  • 评估经验、专业性、权威性和可信度信号
  • 检查作者简介、资历和来源引用
  • 评估内容的新鲜度、深度和原创性
  • 验证“关于”页面的质量和团队资历

子 Agent 5:Schema 和结构化数据(geo-schema)

  • 验证所有 schema.org 标记
  • 检查对 GEO 至关重要的 Schema 类型(FAQ、HowTo、Organization、Product、Article)
  • 评估 Schema 的完整性和准确性
  • 找出缺失的 Schema 机会

阶段 3:评分汇总和报告生成
综合 GEO 评分计算

总体 GEO 评分(0-100)是六个类别评分的加权平均值:

类别权重衡量内容
AI 可引用性25%内容对 AI 系统的可引用性和可提取性
品牌权威性20%第三方提及和实体识别信号
内容 E-E-A-T20%经验、专业性、权威性和可信度
技术 GEO15%AI 爬虫访问权限、llms.txt、渲染和速度
Schema 和结构化数据10%Schema.org 标记的质量和完整性
平台优化10%在 AI 模型训练和引用所用平台上的露出情况

公式:

GEO_Score = (Citability * 0.25) + (Brand * 0.20) + (EEAT * 0.20) + (Technical * 0.15) + (Schema * 0.10) + (Platform * 0.10)
评分解读
分数范围评级解读
90-100优秀GEO 优化处于顶尖水平;网站极有可能被 AI 引用
75-89良好GEO 基础扎实,仍有改进空间
60-74一般GEO 露出程度中等;存在大量优化机会
40-59较差GEO 信号较弱;AI 系统可能难以引用或推荐
0-39严重GEO 优化程度极低;AI 系统基本无法发现该网站

问题严重性分类

审计期间发现的每个问题都会按严重性分类:

严重(立即修复)
  • robots.txt 中屏蔽了所有 AI 爬虫
  • 没有可编入索引的内容(仅通过 JavaScript 渲染,且没有 SSR)
  • 域名级 noindex 指令
  • 重要页面返回 5xx 错误
  • 完全没有任何结构化数据
  • 任何 AI 系统都无法将该品牌识别为实体
高(1 周内修复)
  • 屏蔽了关键 AI 爬虫(GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot)
  • 没有 llms.txt 文件
  • 重要页面上的问答内容区块数量为零
  • 缺少 Organization 或 LocalBusiness Schema
  • 内容页面没有作者署名
  • 所有内容均需登录或付费才能查看,且没有预览内容
中(1 个月内修复)
  • 部分屏蔽 AI 爬虫(部分允许,部分屏蔽)
  • llms.txt 文件存在,但内容不完整或格式错误
  • 内容区块的平均可引用性评分低于 50
  • 包含 FAQ 内容的页面缺少 FAQ Schema
  • 作者简介过于简单,且没有资历信息
  • 品牌在 Wikipedia 或 Reddit 上没有露出
低(尽可能优化)
  • 轻微的架构验证错误
  • 部分图片缺少替代文本
  • 非关键页面的内容时效性问题
  • 缺少 Open Graph 标签
  • 部分页面的标题层级欠佳
  • LinkedIn 公司主页已创建,但内容不完整

输出格式

生成一个名为 GEO-AUDIT-REPORT.md 的文件,并采用以下结构:

# GEO Audit Report: [Site Name]

**Audit Date:** [Date]
**URL:** [URL]
**Business Type:** [Detected Type]
**Pages Analyzed:** [Count]

---

## Executive Summary

**Overall GEO Score: [X]/100 ([Rating])**

[2-3 sentence summary of the site's GEO health, biggest strengths, and most critical gaps.]

### Score Breakdown

| Category | Score | Weight | Weighted Score |
|---|---|---|---|
| AI Citability | [X]/100 | 25% | [X] |
| Brand Authority | [X]/100 | 20% | [X] |
| Content E-E-A-T | [X]/100 | 20% | [X] |
| Technical GEO | [X]/100 | 15% | [X] |
| Schema & Structured Data | [X]/100 | 10% | [X] |
| Platform Optimization | [X]/100 | 10% | [X] |
| **Overall GEO Score** | | | **[X]/100** |

---

## Critical Issues (Fix Immediately)

[List each critical issue with specific page URLs and recommended fix]

## High Priority Issues

[List each high-priority issue with details]

## Medium Priority Issues

[List each medium-priority issue]

## Low Priority Issues

[List each low-priority issue]

---

## Category Deep Dives

### AI Citability ([X]/100)
[Detailed findings, examples of good/bad passages, rewrite suggestions]

### Brand Authority ([X]/100)
[Platform presence map, mention volume, sentiment]

### Content E-E-A-T ([X]/100)
[Author quality, source citations, freshness, depth]

### Technical GEO ([X]/100)
[Crawler access, llms.txt, rendering, headers]

### Schema & Structured Data ([X]/100)
[Schema types found, validation results, missing opportunities]

### Platform Optimization ([X]/100)
[Presence on YouTube, Reddit, Wikipedia, etc.]

---

## Quick Wins (Implement This Week)

1. [Specific, actionable quick win with expected impact]
2. [Another quick win]
3. [Another quick win]
4. [Another quick win]
5. [Another quick win]

## 30-Day Action Plan

### Week 1: [Theme]
- [ ] Action item 1
- [ ] Action item 2

### Week 2: [Theme]
- [ ] Action item 1
- [ ] Action item 2

### Week 3: [Theme]
- [ ] Action item 1
- [ ] Action item 2

### Week 4: [Theme]
- [ ] Action item 1
- [ ] Action item 2

---

## Appendix: Pages Analyzed

| URL | Title | GEO Issues |
|---|---|---|
| [url] | [title] | [issue count] |

质量门槛

  • 页面限制: 每次审计最多抓取 50 个页面。优先处理高价值页面。
  • 超时: 每个页面的抓取时间最多为 30 秒。跳过超时的页面。
  • Robots.txt: 抓取前务必检查并遵守 robots.txt。注明任何针对 AI 的指令。
  • 速率限制: 每次抓取页面之间至少等待 1 秒,避免给服务器造成过大负担。
  • 错误处理: 记录抓取失败,但继续审计。在附录中报告抓取失败情况。
  • 内容类型: 仅分析 HTML 页面。跳过 PDF、图片及其他二进制内容。
  • 去重: 抓取前规范化 URL。跳过重复内容(例如 HTTP 与 HTTPS、www 与非 www、带斜杠与不带斜杠的 URL)。

针对不同业务类型的审计调整

SaaS 网站
  • 额外关注:功能对比表(易于引用)、集成页面、文档质量
  • 检查:API 文档结构、更新日志页面、知识库组织方式
  • 关键架构:SoftwareApplication、FAQPage、HowTo
本地商家
  • 额外关注:NAP 一致性、Google Business Profile 信号、本地架构
  • 检查:服务区域页面、特定地点的内容、评价标记
  • 关键架构:LocalBusiness、GeoCoordinates、OpeningHoursSpecification
电商网站
  • 额外关注:产品描述(易于引用)、对比内容、选购指南
  • 检查:Product 架构完整性、评价汇总、产品页面上的 FAQ 部分
  • 关键架构:Product、AggregateRating、Offer、BreadcrumbList
出版商
  • 额外关注:文章质量、作者资历、引用来源的做法
  • 检查:文章架构、作者页面、出版日期的时效性、原创研究
  • 关键架构:Article、NewsArticle、Person(作者)、ClaimReview
代理机构/服务提供商
  • 额外关注:案例研究(易于引用)、专业能力展示、思想领导力
  • 检查:作品集架构、团队资历、行业特定的专业能力信号
  • 关键架构:Organization、Service、Person(团队)、Review

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