GEO网站优化诊断

要解决什么问题

品牌在 ChatGPT、Perplexity 等 AI 搜索里的「被引用、被推荐、被对比」越来越像独立渠道，但手工搜几条问句很难复现、也难留下证据链。本技能面向单一品牌，目标是在不编造检索结果的前提下，产出一份可追溯的 AI 搜索 / GEO 审计：问题怎么设计、搜到了什么、品牌与竞品如何被提及、指标怎么算、优化机会如何排序。

工作方式

技能采用 Pipeline + Inversion + Reviewer 模式：缺必填项先访谈补齐；各阶段有门禁，不满足条件不进入下一步。

• 输入：至少 brand_name、website、industry、target_customer；可选区域、竞品、别名、已知事实与禁止表述。
• 模式：quick（约 10 题、单查询变体）、standard（约 30 题、最多 2 变体）、offline_import（无 web_search 时用用户提供的检索结果）。
• 检索设计：多数问题不含品牌名（≥70%）；推荐/对比/购买意图占比 ≥30%；避免问题偏向「捧品牌」。
• 执行与分析：批量 web_search，单题失败不终止整次运行；逐条持久化结果；做实体与引用分析（推荐类型、情感、竞品共现、来源类型），并与 known_facts 对照。
• 指标与输出：数值指标仅由 scripts/ 下确定性脚本生成，不在自然语言里手算；生成优先级排序的优化机会与内容 brief；终稿前跑质量清单（成功率、是否捏造 URL、限制说明等）。最终交付 Markdown / JSON 等报告路径，可用 run_id 续跑未完成阶段。

边界与注意

• 依赖 web_search 与 shell；搜索成功率低于 80% 会标记 FAILED，80–90% 为 PARTIAL。
• 禁止伪造搜索结果或引用；无法核实的结论标为不可验证，而非武断判错。
• 不保证排名或进入某 AI 答案；不绕过登录、付费墙或 CAPTCHA；医疗/金融/法律类表述按高风险处理。