GEO 内容优化器 · AI 引用优化

问题背景

当你的页面要在 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、Google AI Overviews 等场景里被「抽一句、引一段」，常见短板不是 SEO 关键词堆叠，而是：缺少可独立成段的定义、事实密度低、没有带来源的可引用表述、结构不像「直接能当答案」的块。GEO（Generative Engine Optimization）针对的是这类 citability（可被合成答案引用），而不是把「未主动检索时是否出现你的链接」和分钟级探测混为一谈。

技能如何工作

技能按五步执行：加载 CORE-EEAT GEO-First 目标（优先 C02、C09、O03、O05、E01 等）→ 分析现有内容的定义清晰度、引用密度、Q&A 形态与权威信号 → 应用 GEO 手法（25–50 词独立定义、带来源的可引用句、表格/列表/FAQ schema 等）→ 输出 Changes Made、优化前后 GEO 分与 AI Query Coverage → 跑 CORE-EEAT 自检与 slop self-check（去掉典型 AI 腔）。

契约层面还会：若涉及品牌/人物/产品，必须查 memory/entities/ 实体档案；缺失或过期（>90 天）则 DONE_WITH_CONCERNS 并建议走 entity-optimizer。交付物是可上线的内容与可写入 memory/content/ 的交接摘要；指标需标注 Measured / User-provided / Estimated，不可把推断当实测。

可选数据源包括已连接的 AI monitor、SEO 工具；无连接时需你提供目标 query、正文、引擎与竞品样例。无密钥时可用 Tavily 连接器做 citability 代理探测（分钟级），未提示的 surfacing 仍受爬取/索引刷新影响，通常是周级。

边界与注意

• 完成标准：每个目标 AI query 有独立可引用答案块；C02/O03/O05/E01 等自检无未处理的 Fail。
• 下一步：内容就绪后优先衔接 content-quality-auditor 做发布前质量审计。
• 勿将 Tavily/实时抓取结果等同于各引擎未提示引用表现； outcome 对比建议参考 measurement-protocol 中的对照组思路。