GEO Master 生成式引擎优化工作台

要解决什么问题

当用户向 ChatGPT、DeepSeek、Perplexity 等提问时，品牌是否被提到、引用、推荐，取决于内容结构、站内机器可读性与信源权威，而不是传统 SEO 排名 alone。国内平台算法与收录规则往往 2–4 周一变，搜索结果里还混着服务商软文伪规则——「检索到也不可信」是 GEO 实操的常态。

本技能面向市场/品牌负责人、SEO 与内容团队、独立站主与出海团队：需要可见度诊断、策略简报、引用友好内容、llms.txt/Schema、信源矩阵与监测纠错一整套交付，且每份产物要能过闸、可溯源、带保鲜核验记录。

技能如何工作

它是生成式引擎优化领域的实操专家系统，用 workflows/00-router-triage.md 做分诊，把零基础用户牵过 P1–P8 八阶段：认知立项 → 可见度探针诊断 → 策略制定 → 内容工程（七种引用友好模式）→ 站内技术（llms.txt、JSON-LD Schema、robots 放行 AI 爬虫、SSR）→ 信源与 E-E-A-T 实体 → 监测纠错 → 持续迭代。

架构上靠五支柱协同：交叉引用网（每一步指向工具/模板/案例）、检索驱动保鲜（快变规则不写死）、G1–G12 / DG1–DG7 严谨性闸门、自迭代引擎、以及原创 LRVP 三段验证（多源检索 → visibility-probe.py 实测 → 反例证伪）。引用率等指标要求多轮探针取多数，避免单次随机结果误导。

适用边界

输出为专业辅助，非法律或广告合规鉴证；极限词、AIGC 标识、跨境数据等应咨询持证人士。技能不承诺包收录、保证首推或 100% 上榜——GEO 受各平台算法与模型行为约束，任何此类承诺都不成立。