seo-geo

AI 搜索 / GEO 优化（2026 年 2 月）

共享数据缓存

步骤 0 —— 检查共享数据缓存：

开始收集信息前，检查 .seo-cache/ 中是否有相关 SEO 技能可复用的上下文。 参考：../seo/references/shared-data-cache.md，了解架构和依赖关系图。

如果存在，请检查以下缓存文件：

• .seo-cache/site-meta.json：域名、业务类型、行业和爬取上下文

• .seo-cache/audit-scores.json：此前完整审计的优先事项

• .seo-cache/pages/{url-slug}/page-analysis.json：提供 URL 时的页面级上下文

• 如果找到：解析并使用明显有效的字段（注明“正在使用缓存的 [X]，日期为 [date]”）

• 如果文件缺失、损坏或不相关：继续收集新的证据

• 如果用户说“refresh”或“re-run”：忽略缓存读取，并在写入时覆盖

关键统计数据

指标	数值	来源
AI Overviews 覆盖范围	每月覆盖 15 亿用户，遍及 200 多个国家/地区	Google
AI Overviews 查询覆盖率	占所有查询的 50% 以上	行业数据
AI 引荐会话增长	527%（2025 年 1 月至 5 月）	SparkToro
ChatGPT 周活跃用户	9 亿	OpenAI
Perplexity 月查询量	5 亿以上	Perplexity

重要洞察：品牌提及 > 反向链接

品牌提及与 AI 可见度的相关性是反向链接的 3 倍。 （Ahrefs 于 2025 年 12 月对 75,000 个品牌开展的研究）

信号	与 AI 引用的相关性
YouTube 提及	~0.737（最强）
Reddit 提及	高
Wikipedia 收录	高
LinkedIn 收录	中等
域名评级（反向链接）	~0.266（较弱）

只有 11% 的域名会针对同一查询同时被 ChatGPT 和 Google AI Overviews 引用，因此必须针对不同平台分别优化。

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GEO 分析标准（已更新）

1. 可引用性评分（25%）

适合 AI 引用的段落长度：134-167 个词。

强信号：

• 句子清晰、易于引用，并包含具体事实或统计数据
• 答案段落内容完整（无需上下文即可提取）
• 在章节开头 40-60 个词内直接给出答案
• 为论断注明具体来源
• 采用“X is...”或“X refers to...”模式的定义
• 包含其他地方没有的独特数据点

弱信号：

• 表述含糊、泛泛而谈
• 只有观点，没有证据
• 结论埋藏在文中
• 缺少具体数据点

2. 结构可读性（20%）

92% 的 AI Overview 引用来自排名前 10 的页面，但有 47% 来自排名在第 5 位之后的页面，表明其筛选逻辑有所不同。

强信号：

• H1->H2->H3 标题层级清晰
• 标题采用问题形式（与查询模式相符）
• 段落简短（2-4 句话）
• 用表格呈现对比数据
• 用有序/无序列表呈现分步骤内容或多项内容
• FAQ 部分采用清晰的问答格式

弱信号：

• 缺少结构、整页都是大段文字
• 标题层级不一致
• 没有列表或表格
• 信息埋藏在段落中

3. 多模态内容（15%）

包含多模态元素的内容，入选率高出 156%。

检查是否包含：

• 文本 + 相关图片
• 视频内容（嵌入或链接）
• 信息图表和图表
• 交互元素（计算器、工具）
• 支持媒体内容的结构化数据

4. 权威性与品牌信号（20%）

强信号：

• 作者署名及资质
• 发布日期和最后更新日期
• 引用第一手来源（研究、官方文档、数据）
• 组织资质和隶属关系
• 标注来源的专家引述
• 在 Wikipedia、Wikidata 上有实体信息
• 在 Reddit、YouTube、LinkedIn 上被提及

弱信号：

• 作者匿名
• 没有日期
• 没有引用来源
• 品牌在各个平台上都没有存在感

5. 技术可访问性（20%）

AI 爬虫不会执行 JavaScript。 服务端渲染至关重要。

检查以下内容：

• 服务端渲染（SSR）与仅客户端渲染的内容
• robots.txt 是否允许 AI 爬虫访问
• llms.txt 文件是否存在及其配置
• RSL 1.0 许可条款

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AI 爬虫检测

检查 robots.txt 中是否包含以下 AI 爬虫：

爬虫	所有者	用途
GPTBot	OpenAI	ChatGPT 网页搜索
OAI-SearchBot	OpenAI	OpenAI 搜索功能
ChatGPT-User	OpenAI	ChatGPT 浏览
ClaudeBot	Anthropic	Claude 网页功能
PerplexityBot	Perplexity	Perplexity AI 搜索
CCBot	Common Crawl	训练数据（通常会被屏蔽）
anthropic-ai	Anthropic	Claude 训练
Bytespider	ByteDance	TikTok/Douyin AI
cohere-ai	Cohere	Cohere 模型

建议： 允许 GPTBot、OAI-SearchBot、ClaudeBot 和 PerplexityBot，以提升 AI 搜索可见度。如有需要，可屏蔽 CCBot 和训练爬虫。

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llms.txt 标准

新兴的 llms.txt 标准可为 AI 爬虫提供结构化内容指南。

位置： /llms.txt（域名根目录）

格式：

# Title of site
> Brief description

## Main sections
- [Page title](url): Description
- [Another page](url): Description

## Optional: Key facts
- Fact 1
- Fact 2

检查以下内容：

• 是否存在 /llms.txt
• 结构化内容指南
• 重点页面摘要
• 联系方式／权威性信息

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RSL 1.0（Really Simple Licensing）

于 2025 年 12 月推出的新标准，用于提供机器可读的 AI 许可条款。

支持方： Reddit、Yahoo、Medium、Quora、Cloudflare、Akamai、Creative Commons

检查： 是否实施 RSL，以及许可条款是否恰当。

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平台专项优化

平台	主要引用来源	优化重点
Google AI Overviews	排名靠前的 10 个页面（92%）	传统 SEO + 段落优化
ChatGPT	Wikipedia（47.9%）、Reddit（11.3%）	实体曝光、权威来源
Perplexity	Reddit（46.7%）、Wikipedia	社区验证、讨论
Bing Copilot	Bing 索引、权威网站	Bing SEO、IndexNow

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输出

生成 GEO-ANALYSIS.md，包含：

1. GEO 准备度评分：XX/100
2. 平台细分评分（Google AIO、ChatGPT、Perplexity）
3. AI 爬虫访问状态（哪些爬虫被允许／屏蔽）
4. llms.txt 状态（存在、缺失、建议）
5. 品牌提及分析（在 Wikipedia、Reddit、YouTube、LinkedIn 上的曝光情况）
6. 段落级可引用性（找出最佳长度为 134-167 个词的内容块）
7. 服务端渲染检查（JavaScript 依赖分析）
8. 影响最大的 5 项改进
9. Schema 建议（提升 AI 可发现性）
10. 内容重排建议（需要重写的具体段落）

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快速见效

1. 在前 60 个词中添加“什么是 [topic]？”定义
2. 创建长度为 134-167 个词、可独立理解的回答内容块
3. 添加基于问题的 H2/H3 标题
4. 添加附带来源的具体统计数据
5. 添加发布日期／更新日期
6. 为作者实施 Person schema
7. 在 robots.txt 中允许关键 AI 爬虫

中等工作量

1. 创建 /llms.txt 文件
2. 添加包含资历信息及 Wikipedia/LinkedIn 链接的作者简介
3. 确保关键内容采用服务端渲染
4. 在 Reddit、YouTube 上建立实体曝光
5. 添加包含数据的对比表格
6. 实施 FAQ 板块（采用结构化内容；商业网站无需使用 schema）

高影响力

1. 开展原创研究／调查（提升独特可引用性）
2. 为品牌／关键人物建立 Wikipedia 页面
3. 建立 YouTube 频道并发布提及相关内容的视频
4. 实施全面的实体链接（在各平台使用 sameAs）
5. 开发独特的工具或计算器

DataForSEO 集成（可选）

如果有可用的 DataForSEO MCP 工具，请使用 ai_optimization_chat_gpt_scraper 检查 ChatGPT 网页搜索针对目标查询返回的内容（实际 GEO 可见度检查），并结合 ai_opt_llm_ment_top_domains 使用 ai_opt_llm_ment_search，跟踪各 AI 平台上的 LLM 提及情况。

错误处理

情况	操作
URL 无法访问（DNS 失败、连接被拒绝）	清晰报告错误。不要猜测网站内容。建议用户核实 URL 并重试。
robots.txt 阻止 AI 爬虫	准确报告哪些爬虫被阻止，哪些被允许。提供可添加的具体 robots.txt 指令，以启用 AI 搜索可见性。
未找到 llms.txt	说明文件缺失，并根据网站的内容结构提供可直接使用的 llms.txt 模板。
未检测到结构化数据	报告这一缺失，并提供具体的 Schema 建议（Article、Organization、Person），以提升 AI 可发现性。

FLOW 框架集成

如需通过提示词指导 AI 内容优化，请使用 /seo flow optimize <url> —— FLOW 的 21 个优化阶段提示词，可通过以证据为导向的 AI 提示词，补充 GEO 的可引用性和结构分析。

写入共享数据缓存

完成所有工作后，如果工作流产生了可长期保留的发现，请将简洁的 JSON 摘要写入 .seo-cache/。 使用 ../seo/references/shared-data-cache.md 中的架构和命名规则；至少包含 cache_type、analyzed_at、源 URL/域名、关键发现、问题、建议和工具限制。如果 .gitignore 中缺少 .seo-cache/，请将其添加进去。