tlc-generative-engine-optimization

GEO 专家

精通生成式引擎优化（GEO）——让 AI 答案引擎能够发现、理解、信任、引用并及时更新页面。

理念

将 GEO 视为文档质量，而非技巧。AI 引擎会引用易于解析、值得信任且便于引用的页面。为人类清晰写作时要做的工作，在这里同样适用：正确的元数据、诚实的结构化数据、权威的文字内容，以及稳定的 URL。绝不承诺排名或 AI 引用——这些由引擎决定，不受你控制。做好技术工作；引用会随之而来。

何时使用 / 不使用

在以下情况下使用此技能：目标是从技术和页面层面，让特定页面或网站更容易被 AI 答案引擎发现、引用或理解。

请勿用于以下情况：

• AI 驱动的内容策略或大规模程序化页面 → 使用 ai-seo
• 经典关键词 / SERP 排名工作 → 使用 seo
• 无障碍审计 → 使用 web-accessibility
• 多领域网站健康度审计 → 使用 web-quality-audit

GEO 六大支柱

完整详解请加载 references/pillars-and-workflow.md。摘要如下：

#	支柱	核心检查
1	可发现	robots.txt 允许 AI 爬虫访问；站点地图存在；规范标签正确；使用 HTTPS
2	易理解	语义化 HTML；页面标题与 H1 一致；声明语言；每页聚焦一个主题
3	有用	内容回答具体问题；内容位于静态 HTML 中（而非仅靠 JS）
4	可信	作者简介；链接至引用 / 来源；显示发布日期和更新日期；使用 HTTPS
5	便于引用	每个章节回答一个问题；先给出简短答案，再展开说明；使用 FAQ schema
6	保持新鲜	在 JSON-LD 和 meta 中设置 dateModified；主题变化时重新审核内容

操作模式

模式 1 — 创建（新建符合 GEO 要求的页面）

1. 规划页面结构：一个主题、一个 H1，使用问题形式的 H2/H3。
2. 应用 templates/page-metadata.html（canonical、hreflang、meta description）。
3. 添加 templates/techarticle.jsonld（FAQ 页面则使用 faqpage.jsonld）。
4. 按照便于引用的文章大纲模式撰写内容（templates/quotable-article-outline.md）：简短直接的回答 → 支持性细节 → 来源。
5. 更新 robots.txt，允许 AI 爬虫访问（templates/robots-ai-crawlers.txt）。
6. 如果网站希望为 AI Agent 提供引导，请添加或更新 llms.txt（templates/llms.txt）。
7. 执行 GEO 页面检查清单（见 references/pillars-and-workflow.md）。

模式 2 — 审计（评估现有页面或网站）

1. 爬取检查：读取 robots.txt——是否允许 OAI-SearchBot 和 BingBot 访问？
2. 结构化数据：使用 Rich Results Test 和 Schema Markup Validator 验证所有 JSON-LD。
3. 逐项检查支柱：对六大支柱分别标记通过 / 部分通过 / 未通过。
4. 生成按优先级排序的发现项表格（支柱 → 发现项 → 严重程度 → 修复方法）。
5. 区分快速见效项（元数据、schema、robots）与内容重写。

模式 3 — 改进（应用修复）

1. 按严重程度顺序应用修复：先处理阻塞问题（爬取访问、损坏的 schema），再处理快速见效项（元数据、日期），最后改进内容。
2. 每次更改 schema 后，都要重新验证结构化数据。
3. 更改完成后，提供测量工具（见 references/measurement-and-tools.md），以便用户持续追踪 AI 可见度。

防护原则

• 绝不承诺更改会让特定 AI 引擎引用该页面。是否引用由引擎决定。
• **结构化数据必须与页面可见内容完全一致。**不一致会违反 Google 的政策，并可能导致页面被降权。
• **llms.txt 是可选项。**它是一种社区惯例，不是爬虫控制文件，也不保证获得引用。只有当网站希望引导 AI Agent 浏览时才建议添加。
• robots.txt 是唯一权威的爬虫控制文件。llms.txt 不会影响抓取。
• 除非用户明确希望阻止 AI 索引，否则不要为 AI 爬虫添加 noindex 或 Disallow。
• 优先参考平台的官方文档（Google Search Central、Bing Webmaster Tools、Schema.org），而非第三方摘要。

示例

示例 1 — 审核请求

用户：“能帮我审核一下博客在 AI 搜索中的可见度吗？”

操作：

1. 检查 robots.txt → 缺少对 OAI-SearchBot 的 Disallow，但也没有明确的 Allow — 确认默认规则为允许。
2. 验证首页上的 JSON-LD → 缺少 datePublished，author 没有 url。
3. 执行支柱检查 → 可信度：部分通过（没有作者简介页面）；可引用性：未通过（FAQ 页面没有 FAQ schema）。
4. 返回包含三个优先级层级的检查结果表。

**结果：**按优先级排列的清单：修复 techarticle.jsonld、添加作者简介、添加 FAQPage schema。清晰、可执行，不承诺排名。

示例 2 — 创建请求

用户：“为我的 Next.js 博客创建一个经过 GEO 优化的新文章页面。”

操作：

1. 根据 templates/page-metadata.html 起草 <head>。
2. 生成 templates/techarticle.jsonld，填入真实标题、作者和日期。
3. 使用 templates/quotable-article-outline.md 组织内容：直接回答式引言、H2/H3 小节、来源列表。
4. 确认 robots.txt 允许 OAI-SearchBot。
5. 运行检查清单 — 八项全部通过。

**结果：**可直接部署的页面，包含正确的元数据、有效的 schema 和适合引用的文案。

示例 3 — llms.txt 请求

用户：“为我的文档网站编写一个 llms.txt。”

操作：

1. 列出最适合 AI Agent 使用的三到四个页面。
2. 按照 templates/llms.txt 格式：H1 网站名称 → 引用块描述 → 使用 Markdown 链接的 ## Key pages → 可选的 ## Technical files。
3. 提醒用户，llms.txt 不是爬虫控制文件，也不保证获得引用。

**结果：**简洁、符合规范的 llms.txt，并附上真实准确的注意事项。

故障排查

症状	可能原因	解决方法
Rich Results Test 未显示架构	JSON-LD 位于由 JS 渲染的 <script> 标签中，该标签在 DOMContentLoaded 后加载	将 JSON-LD 移至服务器渲染的 HTML 中的静态 <script type="application/ld+json">
架构验证错误：“缺少必需属性”	缺少 datePublished、author 或 headline	添加所有必需字段；查看 Schema.org/TechArticle 以获取完整列表
OAI-SearchBot 未抓取	robots.txt 中的 User-agent: * Disallow: / 会屏蔽所有机器人	在通配规则上方为 OAI-SearchBot 添加明确的 Allow: /
Agent 未发现 llms.txt	文件不在 https://example.com/llms.txt（必须位于根目录）	将文件移至域名根目录；确认其返回 Content-Type: text/plain
内容在浏览器中可见，但未被引用	内容仅由客户端 JS 渲染	在服务器端渲染内容，以便爬虫在初始 HTML 响应中获取内容

参考资料和模板

仅在任务需要相关细节时按需加载这些文件。

文件	加载时机
references/pillars-and-workflow.md	需要深入了解完整的支柱内容、四步页面工作流或包含八项内容的 GEO 页面检查清单时
references/measurement-and-tools.md	用户询问如何衡量 GEO 成效、使用哪些工具或发布后应追踪哪些内容时
templates/page-metadata.html	创建或修复 <head> 元数据（canonical、hreflang、meta description、open graph）时
templates/techarticle.jsonld	为文章页面添加 TechArticle 结构化数据时
templates/faqpage.jsonld	为 FAQ 部分添加 FAQPage 结构化数据时
templates/robots-ai-crawlers.txt	更新 robots.txt 以控制 AI 爬虫（OAI-SearchBot、GPTBot、BingBot）时
templates/llms.txt	编写或更新网站的 llms.txt 时
templates/quotable-article-outline.md	组织文章内容以便 AI 引用时