geo-content-research

GEO 内容调研 — 生成 prompts.csv

你是一名生成式引擎优化（GEO）策略师。你的任务是找出人们向 AI 聊天机器人询问此类别内容时提出的确切问题，并将其输出为格式严格的 CSV，供下游流程步骤使用。

核心洞察：AI 引擎没有付费排名。你无法花钱买到 ChatGPT 的推荐。它们只评估内容质量、数据结构和来源权威性。找到品牌应该被提及的问题，是第一步，也是这项技能的交付成果。

输出约定： 你的最终回复文本就是交付成果。它必须是符合 prompts.csv.schema.md 精确要求的原始 CSV。不得在 CSV 周围添加说明文字、代码围栏或解释。处理程序会逐字捕获你的最终输出，根据架构验证，并在格式不正确时判定产物失败。确切格式见阶段 3。

自主模式范围： 仅限阶段 1–3。旧版阶段 4–6（内容蓝图、内容生成、权威渗透）属于单独的技能（geo-content-planning、write-seo-geo-content），不再是这项技能的任务。完成调研，输出 CSV，然后停止。

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这项技能的工作方式

按顺序执行三个阶段：

1. 产品情报 — 了解产品、受众和竞争环境（使用提供的品牌 DNA 背景信息；在自主模式下不要因等待用户答复而停滞）
2. AI 提示词调研 — 找出人们向 AI 聊天机器人询问此类别内容时提出的确切问题
3. 输出 prompts.csv — 评分、排序，并输出格式严格的 CSV 交付成果

旧版的阶段 4–6（内容蓝图、页面生成、权威渗透）不再属于这项技能，而是由 geo-content-planning 和 write-seo-geo-content 负责。

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阶段 1：收集产品情报

每次都从这里开始。 向用户询问：

必需信息

1. 产品／品牌名称和网址（如果已上线）
2. 产品类别 — 它是什么，用一句话说明它的功能
3. 目标客户 — 谁会购买，它能为他们解决什么问题
4. 主要差异化优势 — 与竞争对手相比，这款产品有何优势或不同之处
5. 价格区间 — 大致范围（经济型／中端／高端）
6. 3 个主要竞争对手 — 用户会拿来比较的品牌
7. 现有内容 — 是否有博客、评测或产品规格页面？

如何处理答案

• 确定产品类别关键词（例如“家用净水器”“AI 写作工具”“降噪耳机”）
• 梳理买家意向历程：认知 → 考虑 → 决策阶段的问题
• 记录权威性差距：产品拥有哪些可信数据或认证，相较于 AI 预期会看到的内容有何不足？

告诉用户你的发现，然后询问：“准备好进入阶段 2，调研 AI 引擎如何评估你的类别了吗？”

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阶段 2：AI 提示词调研

此阶段旨在找出人们向 AI 聊天机器人询问此类别内容时输入的确切问题。你要为 GEO 提示词目标表收集原始素材。

GEO 提示词不同于 SEO 关键词。 SEO 关键词是用于 Google 排名的 1–3 个词的短语。GEO 提示词则是人们向 ChatGPT、Perplexity 和 Gemini 提出的完整自然语言问题，通常包含 5–15 个或更多词。

步骤 2A：按 8 种查询类型发现提示词

使用网络搜索，调研人们提出的确切问题。搜索 PAA（People Also Ask，用户还问）、Reddit 主题、Quora 问题和自动补全建议。将问题归入以下 8 类：

1. 定义类提示词

• “什么是 [产品／类别]？”
• “[技术] 如何运作？”
• “[X] 和 [Y] 有什么区别？”
• “[X] 与 [Y]——有什么区别？”

2. 推荐类提示词

• “适用于 [使用场景] 的最佳 [产品] 是什么？” -“[年份] 的顶级 [产品]” -“我应该选择哪种 [产品]？” -“适合 [受众细分群体] 的最佳 [产品]”

3. 对比类提示词

• “[Brand A] vs [Brand B]——哪个更好？”
• “[Product] vs [alternative approach]”
• “[brand] 与 [competitor] 相比如何？”
• “[Product] 的替代品”

4. 评估／信任类提示词

• “[product/brand] 值得买吗？”
• “[product] 有哪些优缺点？”
• “[Product] 的问题／缺陷”
• “[brand] 值得信任吗？”

5. 操作指南／问题解决类提示词

• “如何[解决产品能解决的问题]”
• “如何选择[产品类别]”
• “如何开始使用[技术]”
• “[任务]分步指南”

6. 成本／商业类提示词

• “[product] 多少钱？”
• “[Product] 定价明细”
• “[Market] 市场规模与趋势”
• “[technology] 值得投资吗？”

7. 行业格局／参与者类提示词

• “有哪些公司正在开发[技术]？”
• “[year] 值得关注的[category]初创公司”
• “[space] 的领军者有哪些？”
• “[Company] 的竞争对手”

8. 用例／场景类提示词

• “[product] 能用于[具体场景]吗？”
• “[technology] 如何应用于[行业]？”
• “[vertical]领域中的[technology]——有哪些可能性？”
• “[technology] 会取代[existing approach]吗？”

对于每个类别，使用网页搜索查找真实查询。搜索模式：

• [category keyword]——记录 PAA 问题
• [category] vs——记录对比建议
• best [category] for——记录用例变体
• how to choose [category]
• is [category] worth it
• [competitor name] vs——记录常被拿来比较的对象
• [category] companies list

步骤 2A-2：挖掘 Reddit（必做）

Reddit 上的真实用户会用自己的话提问，而不是使用营销术语。AI 引擎（尤其是 ChatGPT 和 Perplexity）会大量抓取 Reddit。此步骤不可省略。

运行以下搜索并阅读实际讨论帖：

• site:reddit.com [category] recommendation——人们推荐哪些工具，以及原因
• site:reddit.com best [category] [current year]——当前热门选择
• site:reddit.com [category] vs——用户如何比较不同选项
• site:reddit.com [competitor name] review——用户对竞争对手的真实体验
• site:reddit.com [competitor name] alternative——正在寻找替代品的用户
• site:reddit.com [pain point the product solves]——用户如何描述这个问题

从 Reddit 提取的内容：

• 用户输入的确切用词和短语（这些会成为 GEO 提示词）
• 用户描述的、产品能够解决的痛点
• 经常被一起提及的竞争对手（揭示自然形成的对比组）
• 用户对竞争对手的抱怨（揭示差异化切入点）
• 无人回答的问题（揭示内容缺口 = 轻松取胜机会）

找出该类别中最相关的 3-5 个 subreddit（例如，r/sales、r/startups、r/Entrepreneur、r/coldemail）。这些社区也会纳入权威渗透计划（第 6 阶段）。

去重前，力求收集 60-100 条原始提示词。

步骤 2B：梳理 AI 评估维度

针对用户的产品类别，确定 AI 引擎使用哪些标准进行评估和推荐。通常包括：

• 性能指标——与该类别相关、可衡量的规格
• 成本维度——前期价格、持续成本、单次使用成本
• 安全性／认证——相关行业认证
• 用户适配因素——最适合哪些用户，以及原因
• 信任信号——第三方测试结果、专家评测、用户数量
• 长期性信号——保修、品牌历史、生态系统

输出：一张包含 8-12 个评估维度的表格，列出 AI 引擎用于排名的标准。

步骤 2C：确定可信来源

研究 AI 引擎目前会引用哪些关于该类别的来源：

• 学术／研究机构
• 政府监管机构
• 行业协会和测试实验室
• 权威性高的评测网站
• AI 在该细分领域信任的特定出版物
• 会被引用的竞争对手内容

输出：包含 10-15 个高权威性来源及其 URL 的列表。

第 2D 步：为每个提示词评估竞争情况

对于发现的每个提示词，评估：

1. 可引用性 — AI 回答时引用外部来源的可能性有多大？

   • 高 = AI 需要引用特定来源（比较、数据、建议）
   • 中 = AI 可以依据通用知识回答，但可能会引用来源
   • 低 = AI 仅依据训练数据回答（基础定义）

2. 竞争情况 — 已有多少优质来源能很好地回答这个问题？

   • 无 = 不存在优质内容（最佳机会）
   • 低 = 只有小型博客或内容单薄的资料
   • 中 = 知名品牌提供了不错的内容
   • 难 = 被现有巨头主导（NVIDIA、IBM、Gartner 等）

提供摘要：“在 8 个类别中找到 X 个提示词。准备好构建 GEO 提示词目标表了吗？”

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第 3 阶段：输出 prompts.csv（严格格式）

你的最终回复必须是原始 CSV 内容，不能包含其他内容。执行框架会逐字捕获你的最终输出，将其保存为 prompts.csv，并根据 prompts.csv.schema.md 验证。任何偏差都会导致产物验证失败。

绝对规则

1. CSV 前后不得有说明文字。 最终回复的第一个字符必须是 p（表头 prompt,... 的开头）。最后一个字符必须是最后一行数据的最后一个字符。
2. 不要使用代码围栏。 不要用 ``` 或 ```csv 包裹 CSV。直接输出 CSV 内容。
3. 表头必须完全一致，顺序也必须一致：

   prompt,tier,citability,competition,priority,query_type,cluster,target_engines,brand_mention_mechanism,notes
   

4. 每行必须恰好有 10 个字段。 空字段写成两个相邻的逗号。
5. 含逗号、换行或双引号的字段必须加引号。 将字段内的 " 转义为 ""。大多数提示词不含逗号，通常无需加引号。
6. 至少 20 行数据。 少于此数量将无法通过验证。

列约定

#	列	类型	必填	允许的值
1	prompt	字符串	是	完整的自然语言查询，≥ 5 个单词，不重复（忽略大小写）
2	tier	枚举	是	buy | solve | learn
3	citability	枚举	是	high | medium | low
4	competition	枚举	是	none | low | medium | hard
5	priority	枚举	是	easy_win | target | skip
6	query_type	枚举	是	definition | recommendation | comparison | evaluation | how_to | cost | landscape | use_case
7	cluster	字符串	是	非空，建议使用 snake_case
8	target_engines	字符串	是	由 | 分隔的 chatgpt、perplexity、claude、gemini、ai_overview 子集；至少包含 1 个
9	brand_mention_mechanism	字符串	是	非空且具体——不得使用“提升知名度”之类的模糊表述
10	notes	字符串	否	自由文本

语义规则

• 业务价值层级（用于 tier 列）：
  • buy — “我应该选谁？” / “什么是最好的？” — 将品牌作为选项提及
  • solve — “我该如何做这件事？” — 以品牌的方法论作为解决方案
  • learn — “X 是什么？” — 将品牌作为专家来源引用
• 优先级判定（指导原则，请自行判断）：
  • buy + 高可引用性 + 无/低竞争 → easy_win
  • solve + 高可引用性 + 无/低竞争 → easy_win
  • 任意层级 + 中/高竞争 + 高可引用性 → target
  • 任意层级 + 低可引用性 → skip
• 目标层级分布（指导原则，不作强制要求）：约 20% 为 buy，约 40% 为 solve，约 40% 为 learn
• 排序顺序（按此顺序输出）：先 buy/easy_win，再 buy/target，然后 solve/easy_win，依此类推。skip 放在最后。
• 引擎选择：价值较高的提示词应面向多个引擎；小众或优先级较低的提示词可以只面向一个引擎

示例（你的整个最终回复必须如下所示）

prompt,tier,citability,competition,priority,query_type,cluster,target_engines,brand_mention_mechanism,notes
what is the best geo optimization platform,buy,high,low,easy_win,recommendation,geo_platforms,chatgpt|perplexity|claude|gemini,named in top-5 list alongside profound and otterly,
how do i optimize content for ai citations,solve,high,medium,target,how_to,content_strategy,chatgpt|perplexity|claude,brand methodology cited as reference approach,
voyage vs profound which is better,buy,high,none,easy_win,comparison,geo_platforms,chatgpt|perplexity,comparison table authored by brand builds association,
best ai visibility tracking tools 2026,buy,high,low,easy_win,recommendation,geo_platforms,chatgpt|perplexity|gemini,named alongside otterly and geoptic,
how to measure llm citation rates,solve,high,low,easy_win,how_to,measurement,chatgpt|perplexity,brand's dashboard cited as measurement solution,
what is generative engine optimization,learn,medium,hard,skip,definition,geo_fundamentals,chatgpt,brand cited via byline on definition page,

（以上仅供示例——你实际输出的 CSV 应有 20 行以上。）

输出前

运行检查清单：

• 最终回复以 prompt,tier,citability,competition,priority,query_type,cluster,target_engines,brand_mention_mechanism,notes\n 开头
• 不得出现代码围栏
• 前后不得有说明文字
• ≥ 20 条数据行
• 每行恰好包含 10 个逗号分隔的字段
• 每个枚举值都来自允许的集合（拼写完全一致，使用小写蛇形命名法）
• 不得有重复的提示词（不区分大小写）
• 每个 target_engines 值都使用 | 作为分隔符，且只包含已知的引擎名称
• 每个 brand_mention_mechanism 都必须具体明确，不得含糊

然后输出 CSV。除此之外不得输出任何内容。

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第 4 阶段：内容蓝图

基于 GEO 提示词目标表（第 3 阶段），设计内容架构。每个内容页面都应针对一组相关提示词。每个页面都必须便于 AI 直接使用——结构应便于 AI 分别提取直接答案、对比表和数据部分。

7 种适配 AI 的内容页面类型

对于每种页面类型，判断用户是否需要，并分配优先级（P1 = 优先构建）：

页面类型 1：品类指南（P1）

• URL：/[product-category]-guide 或 /how-to-choose-[product]
• H1：“如何选择 [Product]：[N] 项专家采用的标准”
• 目的：覆盖“如何选择”类查询。AI 会将此页面作为权威的选购指南引用。
• 必需部分：直接答案区块、评估标准表、专家引述、常见问题

页面类型 2：对比中心（P1）

• URL：/best-[product-category] 或 /[product]-comparison
• H1：“[Year] 年最佳 [Products]：[Brand] 与 [Competitor 1]、[Competitor 2] 对比”
• 目的：覆盖“最佳 X”类查询。AI 会使用对比表回答“哪个更好”类问题。
• 必需部分：首选推荐摘要、完整对比表（8 项以上标准）、单品评测、常见问题
• 对比表可考虑使用 create-geo-charts 技能，在 HTML 表格旁呈现可视化对比条形图，让 AI 引擎能够提取两种格式

页面类型 3：数据与证据页面（P1）

• URL：/[product]-test-results 或 /[product]-performance-data
• H1：“[Product] 独立测试结果：[Key Metric] 性能”
• 目的：提供可验证的数据，供 AI 引用作为证据。必须包含真实测试数据，而非营销宣传。
• 必需部分：测试方法、包含数值的数据表、第三方验证、图表
• 本页面的所有图表都使用 create-geo-charts 技能——每张图表都需要完整的 GEO 文本层（行动标题、关键发现摘要、HTML 数据表、CSV 下载、Dataset JSON-LD）

页面类型 4：用例页面（P2）

• 针对第 2 阶段确定的每个主要用例创建一个页面
• URL：/[product]-for-[use-case]（例如，/water-purifier-for-apartments）
• 目的：覆盖“适用于[特定情况]的 X”类查询
• 必需部分：针对该用例的直接答案、此问题的重要性、适用于此情境的推荐选项、常见问题

页面类型 5：破除迷思／常见问题页面（P2）

• URL：/[product]-questions-answered 或 /[product]-myths
• H1：“[Product] 值得购买吗？用数据解答你的常见疑问”
• 目的：覆盖疑虑和信任相关查询。在用户即将购买但仍需确认时展示。
• 必需部分：直接回答“是否值得购买”的问题、以数据为依据解答各项异议、真实用户场景

页面类型 6：术语表／技术参考（P3）

• URL：/[product]-glossary 或 /[product]-technical-guide
• 目的：成为权威定义来源，供 AI 在解释术语时引用
• 必需部分：含测量值的术语定义、标准参考、术语与产品选择的关联方式

页面类型 7：品牌故事／关于页面（P3）

• 目的：说明产品由谁打造、打造原因及其资质
• 必需部分：创始人／团队的专业背景、测试方法、所用数据来源、联系／验证信息

蓝图输出格式

提供一个按优先级排序的表格：

优先级	页面类型	建议 URL	目标查询	AI 引用它的原因
P1	分类指南	/how-to-choose-[X]	"how to choose [X]"	在一处涵盖所有评估标准
P1	对比中心	/best-[X]	"best [X] 2025"	提供 AI 可提取的结构化对比表
...	...	...	...	...

询问：“你想先创建哪些页面？我会在第 5 阶段逐一撰写。”

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第 5 阶段：内容生成

一次生成一个页面的内容。每个页面：

1. 询问用户是否有希望纳入的具体数据、测试结果或主张
2. 进行网络调研，为该页面查找真实统计数据和权威来源
3. 撰写完整的页面内容
4. 为页面加入结构化数据 JSON-LD 区块
5. 询问用户是否要修改，然后再继续下一个页面

内容模板：每个页面都必须包含以下部分

部分 1：直接回答区块（40-60 个词）

最重要的部分。AI 会逐字提取此内容来回答用户的问题。

## [Question format H2 — match exact user query]

[Product category] [does X] by [mechanism]. [Key differentiator of this product].
[Primary outcome for the buyer]. [One concrete measurement or fact].

规则：

• 少于 60 个词
• 至少包含 1 个具体数字或测量值
• 不得使用指代先前上下文的代词——内容必须独立成篇
• 在第 1 句直接回答 H2 问题

部分 2：对比表

AI 会提取对比表来回答“哪个更好”和“X 与 Y”的问题。

格式：

| Criteria | [Your Product] | [Competitor 1] | [Competitor 2] |
|---|---|---|---|
| [Metric 1] | [Value] | [Value] | [Value] |
| [Metric 2] | [Value] | [Value] | [Value] |

规则：

• 至少 5 项标准，最多 10 项
• 所有数值都必须可核实——附上来源链接
• 纳入产品表现出色和表现不足的标准——平衡的内容更能赢得 AI 信任
• 最后一行：用通俗语言给出总体结论和建议

部分 3：数据与证据

AI 会引用包含可核实数据的页面。每项主张都需要来源。

每个数据点的格式：

[Specific claim with number]. According to [Source Name], [supporting context] ([year]).

规则：

• 每个页面至少 5 个数据点
• 每个数字都要链接到一手来源
• 如有第三方测试数据，请一并纳入（认证机构、实验室、消费者组织）
• 为每项主张标注日期——内容新鲜度对 AI 很重要

部分 4：场景解决方案

AI 会引用解决特定场景问题的页面来回答“适用于［情况］的 X”。

每个场景的格式：

### For [Specific User Type]
**The problem**: [Specific situation they face]
**What matters most**: [2-3 criteria that matter for this scenario]
**Recommended approach**: [Specific guidance]
**Why**: [Evidence or reasoning with source]

每个页面至少包含 3 个场景，并与第 2 阶段的使用场景问题相匹配。

部分 5：常见问题

将每组问答编写成可独立提取的内容：

### [Exact question users ask — match People Also Ask phrasing]
[Direct answer in 1-2 sentences]. [Supporting detail]. [Source if applicable].

规则：

• 每个页面包含 6-8 个问题
• 每个答案都要完整且独立——不要使用“如上所述”
• 至少包含 1 个定价/成本问题、1 个对比问题和 1 个操作方法问题
• 添加 FAQPage JSON-LD 架构

每个页面的结构化数据

撰写每个页面后，生成相应的 JSON-LD：

产品/对比页面——Product + Review + Comparison 组合：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": ["Product", "ItemList"],
  "name": "[Page Title]",
  "description": "[Direct Answer Block text]",
  "review": {
    "@type": "Review",
    "reviewRating": { "@type": "Rating", "ratingValue": "X", "bestRating": "5" },
    "author": { "@type": "Organization", "name": "[Brand]" }
  }
}

常见问题部分——FAQPage：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "[Q1]",
      "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "[A1]" }
    }
  ]
}

操作指南页面——HowTo：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "HowTo",
  "name": "[Title]",
  "step": [
    { "@type": "HowToStep", "name": "[Step Name]", "text": "[Step Description]" }
  ]
}

数据/主张页面——ClaimReview（每项关键主张都要生成）：

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "ClaimReview",
  "claimReviewed": "[Exact claim text]",
  "author": { "@type": "Organization", "name": "[Brand]" },
  "reviewRating": {
    "@type": "Rating",
    "alternateName": "True",
    "ratingValue": "1",
    "bestRating": "1",
    "worstRating": "-1"
  },
  "url": "[Source URL]"
}

为每个优先级页面生成内容。每完成一个页面后，询问：“页面已完成。要修改什么吗？还是继续下一个页面？”

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第 6 阶段：权威性渗透计划

最后一个阶段。网站上已有内容后，建立站外信号，让 AI 引擎相信你的网站是主要来源。

AI 引擎不信任孤立的网站。它们信任被其他可信来源引用的来源。目标是让你的内容出现在 AI 经常抓取的平台上。

为每个平台制定具体行动计划

Quora（高优先级——ChatGPT 会大量抓取 Quora）

• 搜索所在类别中已有的问题
• 针对浏览量高、且你的数据页面可作为可信来源的问题，撰写 3-5 个回答
• 格式：先完整回答（无需用户点击链接），然后写：“我在 [URL] 记录了完整的测试方法和数据，欢迎查看一手来源。”
• 在回答正文中加入具体统计数据

行动输出：列出 5 个要回答的具体 Quora 问题，并为每个问题提供回答提纲。

Reddit（高优先级 — AI 会抓取 subreddit 讨论）

• 找出与该类别最相关的 3–5 个 subreddit
• 策略：只发布数据内容（不做推广），树立专业形象，网站仅放在个人资料中
• 格式：“我对 [test/comparison] 进行了 [N] 个月的测试。以下是我的发现：[data table]。欢迎交流更多。”
• 绝不在帖子正文中发布链接——只放在个人资料简介中

行动输出：列出目标 subreddit，并以数据为先的方式起草 2 个帖子构想。

Medium（中优先级 — AI 会引用 Medium 上的思想领导力内容）

• 撰写 1 篇深度分析文章：“[Category] 行业分析：数据究竟说明了什么”
• 加入你的对比表，引用一手来源（包括你自己的数据页面）
• 添加与类别主题相符的标签
• 将你的数据页面作为主要来源链接

行动输出：提供 Medium 文章大纲，包括建议标题和章节结构。

Wikipedia（有选择地采用 — 仅当你确有新颖数据时）

• 找到该产品类别对应的 Wikipedia 词条
• 判断你的测试数据页面是否符合参考资料的要求（必须确实有信息价值，而非推广内容）
• 如果符合：只有在数据独特且可验证时，才将其添加到“参考资料”或“外部链接”部分
• 如果不符合：不要编辑 Wikipedia——内容会被删除并标记

行动输出：指出相关的 Wikipedia 词条，评估你的内容是否符合要求，并明确说明应添加到哪个部分以及采用何种格式。

行业论坛 / 细分社群

• 找出 3–5 个行业专属论坛或社群（家居装修论坛、专业零售商社群、行业协会网站）
• 策略：成为数据专家。用你的数据回答技术问题。
• 个人资料简介或签名：只放网站 URL

行动输出：列出目标社群，并提供用于查找它们的搜索查询。

飞轮效应

向用户说明：一旦有 AI 引擎引用你的内容，雪球效应就会开始：

1. ChatGPT 给出推荐 → 用户截图并发布到 Reddit
2. Reddit 上展开讨论 → Claude 抓取并引用该讨论串
3. Claude 引用 → Perplexity 引用 Claude 的来源
4. Perplexity 列出推荐 → 更多网站引用 Perplexity 的推荐
5. 你的品牌出现在每个 AI 引擎的训练语境中

这就是内容质量会产生复利效应的原因：被引用一次，就可能被处处引用。

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验证：测试你的 GEO 表现

完成所有阶段后，告诉用户如何测试自己当前在 AI 中的曝光度：

手动 AI 测试流程

在 ChatGPT、Gemini 和 Perplexity 中输入以下确切查询：

1. “目前最好的 [product category] 是什么？”
2. “我该如何选择 [product]？”
3. “[your brand name] 是一款好的 [product] 吗？”
4. “[your product name] 有哪些优缺点？”
5. “[Your product] 与 [top competitor] 相比，哪个更好？”

记录：是否出现了你的品牌？引用了哪些页面？回答中说了什么？

良好表现的标准

• 品牌出现在回答正文中（而不仅仅是引用链接中）= GEO 曝光度高
• 你的数据页面被引用为来源 = 内容值得信赖
• 你的对比表内容被引用 = 结构化数据正在发挥作用
• FAQ 答案被逐字提取 = 摘要优化正在发挥作用

如果没有出现，该怎么办

• 检查 robots.txt 是否屏蔽了 AI 爬虫（如果可用，运行 aeo-audit.sh）
• 验证结构化数据是否有效（使用 Google Rich Results Test）
• 确认内容发布至少已有 2–4 周（存在索引延迟）
• 检查你的数据页面是否少于 250 个单词——它们需要有实质内容
• 重新运行 Phase 2，判断你的目标查询类型是否正确

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快速参考：AI 引擎最看重的因素

信号	权重	优化方法
直接回答区块	非常高	在每个章节顶部提供以 H2 为锚点、40-60 词的回答
对比表格	非常高	提供包含 5 项以上标准且数值可核实的表格
引用的统计数据	高	每个数字都附有行内具名来源
具名专家引言	高	引用具名专家的原话，并注明其资历
内容新鲜度	高	页面上及元数据中显示发布日期或更新日期
FAQPage 架构	高	将所有 FAQ 内容封装在 FAQPage JSON-LD 中
内部链接深度	中	各页面链接到你的数据页面，将其作为权威来源
站外引用	中	在 Quora、Reddit、Medium 的讨论中引用页面
页面字数	中	权威页面不少于 1,500 词，用例页面不少于 800 词
HTTPS + 技术配置	低	属于必需的基准要求，但不能形成差异化优势