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seo-geo

seo-geo

github.com/sickn33营销与增长48.9k99 次安装今天更新
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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

  1. 01评估内容可引用性与结构
  2. 02检查 AI 爬虫访问设置
  3. 03检查 llms.txt 与技术可访问性
  4. 04分析品牌信号及平台引用
  5. 05生成 GEO-ANALYSIS.md 报告

适用场景

  1. 01审查网站的 AI 搜索准备度
  2. 02定位缺失的 llms.txt 或爬虫访问项
  3. 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
GPTBotOpenAI可能用于模型训练的内容
OAI-SearchBotOpenAIOpenAI 搜索功能
ChatGPT-UserOpenAIChatGPT 浏览功能
ClaudeBotAnthropicClaude 网页功能
PerplexityBotPerplexityPerplexity AI 搜索
CCBotCommon Crawl训练数据(通常会被屏蔽)
anthropic-aiAnthropicClaude 训练
BytespiderByteDanceTikTok/抖音 AI
cohere-aiCohereCohere 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 CopilotBing 索引、权威网站Bing SEO、IndexNow

输出

生成 GEO-ANALYSIS.md,包含:

  1. GEO 准备度评分:XX/100
  2. 平台评分明细(Google AIO、ChatGPT、Perplexity 评分)
  3. AI 爬虫访问状态(哪些爬虫已允许/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 上的露出情况)
  6. 段落级可引用性(识别自包含、有来源支持的段落)
  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. 内容重整建议(需要改写的具体段落)

快速见效的改进

  1. 在前 60 个词中添加“什么是 [topic]?”定义
  2. 创建简洁、自包含的回答区块
  3. 添加基于问题的 H2/H3 标题
  4. 附上来源明确的具体统计数据
  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 上建立实体露出
  5. 添加包含数据的对比表格
  6. 实施 FAQ 部分(商业网站应使用结构化内容,而非 Schema)

影响重大

  1. 创建原创研究/调查(提高独特可引用性)
  2. 为品牌/关键人物建立 Wikipedia 露出
  3. 建立包含品牌提及内容的 YouTube 频道
  4. 实施全面的实体链接(在各个平台使用 sameAs)
  5. 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。

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