关于 seo-geo
用于评估网站在 AI 搜索中的可见度,面向 GEO 与 AI SEO 分析任务。它以可引用内容、结构、权威信号和技术可访问性为框架,并要求依据当前样本与实际证据,不把相关性当作因果。
主要功能
- 01评估内容可引用性与结构
- 02检查 AI 爬虫访问设置
- 03检查 llms.txt 与技术可访问性
- 04分析品牌信号及平台引用
- 05生成 GEO-ANALYSIS.md 报告
适用场景
- 01审查网站的 AI 搜索准备度
- 02定位缺失的 llms.txt 或爬虫访问项
- 03改写内容以提升可引用性
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ sickn33/ agentic-awesome-skills --skill seo-geo安装后在 Claude Code 中输入/seo-geo确认已加载。
详细介绍
AI 搜索 / GEO 优化(2026 年 2 月)
适用场景
- 在提升内容于 AI Overviews、ChatGPT、Perplexity 或类似 AI 搜索系统中的可见度时使用。
- 在评估 llms.txt 就绪情况、AI 爬虫访问权限或面向引用的内容结构时使用。
- 用户询问 GEO、AI SEO、大模型可见度或 AI 引用时使用。
证据边界
使用注明日期的查询/平台样本,以及实际引用/引荐证据。本文件未确立市场份额、相关性、段落长度或提升幅度的数据;相关性并不能证明某项优化会带来引用。下方分数是公开说明的定性评分标准,并非供应商排名指标。
GEO 分析标准(已更新)
1. 可引用性评分(25%)
根据主题选择内容自成一体的段落;目前没有确立普遍适用的最佳引用字数。
强信号:
- 清晰、适合引用的句子,包含具体事实/统计数据
- 自成一体的答案段落(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
- 为论点注明具体来源
- 采用“X 是……”或“X 指……”等模式给出定义
- 其他地方找不到的独特数据点
弱信号:
- 模糊、笼统的陈述
- 没有证据支撑的观点
- 结论藏得很深
- 没有具体数据点
2. 结构可读性(20%)
基于明确定义的当前样本评估引用来源,而非假定排名位置分布普遍适用。
强信号:
- 清晰的 H1->H2->H3 标题层级
- 采用问题式标题(符合查询模式)
- 短段落(2-4 个句子)
- 使用表格呈现对比数据
- 使用有序/无序列表呈现分步内容或多项内容
- 采用清晰问答格式的 FAQ 章节
弱信号:
- 缺乏结构的长篇文字
- 标题层级不一致
- 没有列表或表格
- 信息埋在段落中
3. 多模态内容(15%)
在有助于读者理解时使用相关媒体;衡量其对引用的实际影响,而非承诺固定的提升幅度。
检查项:
- 文本 + 相关图片
- 视频内容(嵌入或链接)
- 信息图和图表
- 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:
- 标注作者及其资历
- 发布日期和最近更新日期
- 引用一手来源(研究、官方文档、数据)
- 组织资质和所属关系
- 注明来源的专家引言
- 在 Wikipedia、Wikidata 上有实体页面
- 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缺乏存在感
5. 技术可访问性(20%)
不同爬虫的渲染能力各不相同。针对实际目标系统检查初始内容和渲染后的内容;由服务器渲染关键内容有助于提升广泛的可访问性。
检查项:
- 服务端渲染(SSR)与仅客户端内容
- robots.txt 中的 AI 爬虫访问权限
- llms.txt 文件是否存在及其配置
- RSL 1.0 许可条款
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 | 可能用于模型训练的内容 |
| OAI-SearchBot | OpenAI | OpenAI 搜索功能 |
| ChatGPT-User | OpenAI | ChatGPT 浏览功能 |
| 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/抖音 AI |
| cohere-ai | Cohere | Cohere 模型 |
**建议:**分别决定是否允许搜索访问和训练访问。OpenAI 爬虫指南区分了 OAI-SearchBot 和 GPTBot;不要将启用训练访问作为提升搜索可见度的前提条件。
llms.txt 提案
llms.txt 提案 提供便于 Agent 使用的导航;但文件存在并不保证会被编入索引或获得引用。
位置: /llms.txt(域名根目录)
格式:
# Title of site
> Brief description
## Main sections
- `Page title -> https://example.com/page`: Description
- `Another page -> https://example.com/another-page`: Description
## Optional: Key facts
- Fact 1
- Fact 2
检查内容:
- 是否存在
/llms.txt - 结构化内容指南
- 重点页面概览
- 联系方式/权威信息
RSL 1.0(Really Simple Licensing,极简许可)
机器可读的许可提案与搜索排名或保证爬虫执行无关。在建议实施方案前,请核实当前规范和发布者的采用情况;本指南不代表其具有法律可执行性,也不构成背书。
平台专属优化
| 平台 | 主要引用来源 | 优化重点 |
|---|---|---|
| Google AI Overviews | 衡量当前引用来源 | 传统 SEO + 段落优化 |
| ChatGPT | 衡量当前引用来源 | 实体露出、权威来源 |
| Perplexity | 衡量当前引用来源 | 社区认可、讨论 |
| Bing Copilot | Bing 索引、权威网站 | Bing SEO、IndexNow |
输出
生成 GEO-ANALYSIS.md,包含:
- GEO 准备度评分:XX/100
- 平台评分明细(Google AIO、ChatGPT、Perplexity 评分)
- AI 爬虫访问状态(哪些爬虫已允许/屏蔽)
- llms.txt 状态(存在、缺失、建议)
- 品牌提及分析(在 Wikipedia、Reddit、YouTube、LinkedIn 上的露出情况)
- 段落级可引用性(识别自包含、有来源支持的段落)
- 服务端渲染检查(JavaScript 依赖分析)
- 影响最大的 5 项改进
- Schema 建议(提升 AI 可发现性)
- 内容重整建议(需要改写的具体段落)
快速见效的改进
- 在前 60 个词中添加“什么是 [topic]?”定义
- 创建简洁、自包含的回答区块
- 添加基于问题的 H2/H3 标题
- 附上来源明确的具体统计数据
- 添加发布日期/更新日期
- 为作者实施 Person Schema
- 在 robots.txt 中允许关键 AI 爬虫
中等工作量
- 创建
/llms.txt文件 - 添加包含资历信息及 Wikipedia/LinkedIn 链接的作者简介
- 确保关键内容采用服务端渲染
- 在 Reddit、YouTube 上建立实体露出
- 添加包含数据的对比表格
- 实施 FAQ 部分(商业网站应使用结构化内容,而非 Schema)
影响重大
- 创建原创研究/调查(提高独特可引用性)
- 为品牌/关键人物建立 Wikipedia 露出
- 建立包含品牌提及内容的 YouTube 频道
- 实施全面的实体链接(在各个平台使用 sameAs)
- 开发独特的工具或计算器
DataForSEO 集成(可选)
如果可以使用 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 可见性检查),并使用 ai_opt_llm_ment_search 搭配 ai_opt_llm_ment_top_domains 跟踪各 AI 平台上的大模型提及情况。
错误处理
| 情况 | 操作 |
|---|---|
| URL 无法访问(DNS 故障、连接被拒绝) | 清楚报告错误。不要猜测网站内容。建议用户核实 URL 后重试。 |
| robots.txt 屏蔽了 AI 爬虫 | 准确报告哪些爬虫被屏蔽、哪些已允许。提供启用 AI 搜索可见性所需添加的具体 robots.txt 指令。 |
| 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。 |
限制
- 仅当任务明确符合上述范围时,才使用此技能。
- 不要将输出视为特定环境验证、测试或专家评审的替代品。
- 如果缺少必需的输入、权限、安全边界或成功标准,请停止并请求澄清。